← Wszystkie modele
Profil modelu
DeepLoc
Technical University of Denmark,University of Copenhagen·Denmark·VII 2017·biologia
szacunek z computesprzęt z epoki
Indeks Świadomości
3,3×10⁻⁵%
widełki: 1,3×10⁻⁵%–8,6×10⁻⁵%szacunek z compute
Moc diagnostyczna
3,5×10⁵ bitów
widełki: 1,4×10⁵–9,1×10⁵
Energia treningu
0 MWh
widełki: 0 MWh–0 MWhszacunek z computesprzęt: NVIDIA GeForce GTX TITAN X
Sprawność
234 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu
Ile drogi do mózgu?i
3,3×10⁻⁵%
10⁻⁷%
Mózg (100%)
DeepLoc osiąga 3,3×10⁻⁵% potencjału mózgu — mózg ma ok. 3 000 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.
Moment w historii
W dniu publikacji (VII 2017) DeepLoc wyprzedzało go 14 modeli — na czele z:
W dniu premiery
#15
Do ówczesnego lidera
×120
Modeli przed premierą
26
Porównanie obejmuje 170 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.
Pozycja w rankingu
#154 z 170- #152PolyNetChinese University of Hong Kong (CUHK)4,1×10⁻⁵%
- #153MSRA (C, PReLU)Microsoft Research3,9×10⁻⁵%
- #154DeepLocTechnical University of Denmark,University of Copenhagen3,3×10⁻⁵%
- #155Visualizing CNNsNew York University (NYU)3,2×10⁻⁵%
- #156ResNet-152 (ImageNet)Microsoft3×10⁻⁵%
Kontekst czasu
Każdy szary punkt to jeden z 170 modeli; DeepLoc wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).