ResNeXt
ResNeXt হল একটি গভীর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা Xie, Girshick, Dollár, Tu, এবং He 2017 CVPR-এ উপস্থাপন করেন। এটি কার্ডিনালিটি নামক একটি নতুন আর্কিটেকচারাল মাত্রা যুক্ত করে রেসিডুয়াল নেটওয়ার্ক (ResNet) ডিজাইনকে প্রসারিত করে — প্রতিটি রেসিডুয়াল ব্লকের মধ্যে স্বাধীন, সমান্তরাল রূপান্তর পথের সংখ্যা — যা পূর্বসূরীদের তুলনায় কম প্যারামিটার এবং সহজ, আরও অভিন্ন নকশার মাধ্যমে উচ্চতর নির্ভুলতা সক্ষম করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Xie, S., Girshick, R., Dollár, P., Tu, Z., & He, K. (2017). Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 5987–5995. DOI: 10.1109/CVPR.2017.634 ↗
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-26-203561-3
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/resnext
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DenseNetগভীর শিখন↔ compare
- EfficientNetগভীর শিখন↔ compare
- মোবাইলনেট: মোবাইলের জন্য কার্যকর কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- রেসনেট (রেসিড্যুয়াল নেটওয়ার্ক)গভীর শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →