Inceptionv4
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Organisatie type
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 23 February 2016
- Auteurs
- Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 43M
- Opleidingsgegevens
- 1,280,000 tokens
"The folks from Google strike again with Inception-v4, 43M parameters." https://towardsdatascience.com/illustrated-10-cnn-architectures-95d78ace614d
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited
- Citaties
- 15,506
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Inceptionv4 was published by Google, in United States of America, in February 2016. industry is the category the publisher falls under.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Training en afkomst
The training set ran to roughly 1,280,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited.
Antwoorden
Inceptionv4 — Veelgestelde vragen
Is Inceptionv4 open source?
The licensing for Inceptionv4 was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Inceptionv4 have?
Inceptionv4 has 43M parameters. "The folks from Google strike again with Inception-v4, 43M parameters." https://towardsdatascience.com/illustrated-10-cnn-architectures-95d78ace614d. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Inceptionv4?
Inceptionv4 was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Inceptionv4 released?
Inceptionv4 was published in February 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Inceptionv4 used for?
Inceptionv4 works in Vision, and is recorded as handling image classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Inceptionv4?
None. Inceptionv4 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.