ResNeXt
ResNeXt je arhitektura dubokih konvolucijskih neuronskih mreža koju su predstavili Xie, Girshick, Dollár, Tu i He na CVPR-u 2017. Proširuje dizajn rezidualne mreže (ResNet) uvođenjem nove arhitektonske dimenzije nazvane kardinalnost — broj neovisnih, paralelnih transformacijskih putova unutar svakog rezidualnog bloka — omogućujući veću točnost s manje parametara i jednostavnijim, ujednačenijim dizajnom od svojih prethodnika.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- DenseNetDuboko učenje↔ compare
- EfficientNetDuboko učenje↔ compare
- MobileNet: Učinkoviti konvolucijski neuralni mreže za mobilnu vizijuDuboko učenje↔ compare
- ResNet (rezidualna mreža)Duboko učenje↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →