VC
Идея в том, что изначально этот вопрос неправильный. Потому что датасет не влияет на время обучения, влияет кол-во эпох и батч сайз и прочие параметры, но я вам сверху уже указал средние по больнице.
Size: a a a
2021 June 16
SL
Но опять же вместо "обычный" лучше что-то более определенное выбрать,btw
SL
Могу сказать, что часть задач без напряга решалась на интел дуал-кор 2 ядра с тактовой 2.2ГГЦ (обычный проц на 2010 где-то год). Если взять на пару уровней проц выше, то все решается в >х10 раз быстрей
VC
При этом всегда есть колаб
VC
Для cifar-like задач спокойно
VC
Прототипчик там обкатать
П
Чего точно брать не надо - кастрированную ГПУ в ноутбуке. Есть с нормальными игровыми - но тяжёлые и жрут энергии много, вот их можно. А что то из серии nx250 - не стоит. Толку от неё ноль
AG
"стандартный комп" - понятие растяжимое; "учится" - тоже. Сеточки, выжимающие 99%+ довольно большие.
ЕК
Раз уж пошёл разговор ещё вопрос. В чем сложность до обучения нейронок на лету на проде?
AG
96% вообще rf выдавал без настроек.
П
А 97 - кнн
ЕК
Обучается вроде быстро поставить пусть до обучается прямо на лету
AG
Ну да, 97-98% должны небольшие сетки давать.
AG
От 98% до 99% уже существенный гап.
ЕК
Если 60 тыс примеров обучает за 10 минут докидывать примеров прямо по ходу работы пусть учится.
ЕК
Гап это улучшение или проблема?
AG
Ну, существенное усложнение архитектуры сети и процесса обучения.
П
Гап это дырка. Или расстояние. В данном случае - разница в размерах сеток.
ЕК
А 100% на мнист реально получить? Сколько нужно приложить усилий?