GoogLeNet / InceptionV1
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Google,University of Michigan,University of North Carolina
- Tipo de Organización
- Industry,Academia,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 17 September 2014
- Autores
- Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Image classification
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 6.8M
- Datos de entrenamiento
- 571,392,000,000 tokens
- Épocas
- 827
Computed summing the parameters on table 1 of section 5
"The ILSVRC 2014 classification challenge involves the task of classifying the image into one of 1000 leaf-node categories in the Imagenet hierarchy. There are about 1.2 million images for training, 50,000 for validation and 100,000 images for testing" ... "We participated in the challenge with no external data used for training."
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.5 × 10¹⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Third-party estimation
AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts imply a value of 1.51e18 (value extracted using WebPlotDigitizer https://automeris.io/WebPlotDigitizer/ ). Based on the paper, there are 1.5B multiply-adds per inference, and 1.2M images in the training set, but an unknown number of epochs. They decrease the learning rate by 4% every 8 epochs, so there are likely many. If the figure from AI and Compute is taken as true, there were likely 140 epochs
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Highly cited
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 47,229
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Going deeper with convolutions
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
GoogLeNet / InceptionV1 fue publicado por Google,University of Michigan,University of North Carolina, en el país registrado como United States of America, durante September 2014. La organización editora está clasificada como industry,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image classification.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.5 × 10¹⁸ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 571,392,000,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: highly cited.
Respuestas
GoogLeNet / InceptionV1 — preguntas comunes
GoogLeNet / InceptionV1— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.5 × 10¹⁸ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 6.8M. Computed summing the parameters on table 1 of section 5. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google,University of Michigan,University of North Carolina, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia,Academia.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2014. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
GoogLeNet / InceptionV1— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de image classification. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.