ResNeXt
ResNeXt एक गहन संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला है जिसे CVPR 2017 में Xie, Girshick, Dollár, Tu, और He द्वारा प्रस्तुत किया गया था। यह कार्डिनैलिटी नामक एक नए वास्तुशिल्प आयाम का परिचय देकर अवशिष्ट नेटवर्क (ResNet) डिज़ाइन का विस्तार करता है - प्रत्येक अवशिष्ट ब्लॉक के भीतर स्वतंत्र, समानांतर परिवर्तन पथों की संख्या - जो इसके पूर्ववर्तियों की तुलना में कम मापदंडों और एक सरल, अधिक समान डिज़ाइन के साथ उच्च सटीकता को सक्षम बनाता है।
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स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/resnext
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