Inceptionv4
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 23 February 2016
- Autoren
- Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 43M
- Trainingsdaten
- 1,280,000 tokens
"The folks from Google strike again with Inception-v4, 43M parameters." https://towardsdatascience.com/illustrated-10-cnn-architectures-95d78ace614d
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Zitationen
- 15,506
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Inceptionv4 wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2016. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Der Trainingssatz lief auf etwa 1,280,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
Inceptionv4 — Häufige Fragen
Inceptionv4— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Inceptionv4— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 43M. "The folks from Google strike again with Inception-v4, 43M parameters." https://towardsdatascience.com/illustrated-10-cnn-architectures-95d78ace614d. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Inceptionv4— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Inceptionv4— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Inceptionv4— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Inceptionv4— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
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