Xception
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 7 October 2016
- Autori
- François Chollet
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 22.9M
- Dati di addestramento
- 350,000,000 tokens
Table 3
"JFT is an internal Google dataset for large-scale image classification dataset, first introduced by Hinton et al. in [5], which comprises over 350 million high-resolution images annotated with labels from a set of 17,000 classes. To evaluate the performance of a model trained on JFT, we use an auxiliary dataset, FastEval14k"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 4.4 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware,Third-party estimation
60 K80 GPUs * 30 days * 8.5 TFLOPS/GPU * 0.33 utilization = 4.36e20 Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as 450,000 PFLOP = 4.5*10^20 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA Tesla K80
- Chip utilizzati
- 60
- Chip-ore
- 43,200
- Tempo di parete
- 720 hours (30 days)
- Consumo energetico
- 37.8 kW
- Costo di calcolo
- $13,109
"while the JFT experiments took over one month each."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 17,674
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Xception è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante October 2016. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.4 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K80. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 350,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.
Risposte
Xception — domande comuni
Xception— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2016. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Xception— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Xception— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.4 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K80. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Xception— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Xception— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Xception— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 22.9M. Table 3. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Xception— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.