Inception v3
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Google,University College London (UCL)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 2 December 2015
- Szerzők
- Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens, Zbigniew Wojna
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 23.6M
- Képzési adatok
- 1,200,000 tokens
Table 3 from Xception paper
The full dataset is a lot larger and has far more categories. When people say "ImageNet" they're usually referring to the subset of the full dataset with 1000 categories and 1.2million images, found here: https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Third-party estimation
Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as 100,000 PFLOP = 1*10^20 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Számítási költség
- $1,218
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 30,915
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Rethinking the inception architecture for computer vision.
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Inception v3 ki lett adva által Google,University College London (UCL), az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2015. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 1 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,200,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
Inception v3 — gyakori kérdések
Inception v3— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1 × 10²⁰ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Inception v3— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Inception v3— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Inception v3— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 23.6M. Table 3 from Xception paper. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Inception v3— Ki készítette ezt?
Kiadta Google,University College London (UCL), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
Inception v3— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Inception v3— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..