GoogLeNet / InceptionV1
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
- Google,University of Michigan,University of North Carolina
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 17 September 2014
- Autori
- Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich
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
- 6.8M
- Dati di addestramento
- 571,392,000,000 tokens
- Epoche
- 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."
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
- 1.5 × 10¹⁸ FLOP
- Come è stato stabilito
- 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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 47,229
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Going deeper with convolutions
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
GoogLeNet / InceptionV1 è stato pubblicato da Google,University of Michigan,University of North Carolina, nel paese registrato come United States of America, durante September 2014. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.5 × 10¹⁸ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 571,392,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: highly cited.
Risposte
GoogLeNet / InceptionV1 — domande comuni
GoogLeNet / InceptionV1— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.5 × 10¹⁸ FLOP. 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.
GoogLeNet / InceptionV1— 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.
GoogLeNet / InceptionV1— 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.
GoogLeNet / InceptionV1— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 6.8M. Computed summing the parameters on table 1 of section 5. 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.
GoogLeNet / InceptionV1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google,University of Michigan,University of North Carolina, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
GoogLeNet / InceptionV1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2014. 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.
GoogLeNet / InceptionV1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
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.