Inception-ResNet-V2
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 23 February 2016
- Autorzy
- Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 56M
- Dane treningowe
- 1,280,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Cytaty
- 15,506
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Inception-ResNet-V2 został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2016. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Zbiór treningowy trwał około 1,280,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
Inception-ResNet-V2 — częste pytania
Inception-ResNet-V2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Inception-ResNet-V2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Inception-ResNet-V2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Inception-ResNet-V2— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Inception-ResNet-V2— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Inception-ResNet-V2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 56M. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.