ResNeXt
ResNeXt adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional dalam yang diperkenalkan oleh Xie, Girshick, Dollár, Tu, dan He pada CVPR 2017. Arsitektur ini memperluas desain jaringan residual (ResNet) dengan memperkenalkan dimensi arsitektural baru yang disebut kardinalitas — jumlah jalur transformasi independen yang paralel dalam setiap blok residual — yang memungkinkan akurasi lebih tinggi dengan parameter lebih sedikit dan desain yang lebih sederhana serta seragam dibandingkan pendahulunya.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- DenseNetPembelajaran Mendalam↔ compare
- EfficientNetPembelajaran Mendalam↔ compare
- MobileNet: Jaringan Saraf Konvolusional Efisien untuk Visi SelulerPembelajaran Mendalam↔ compare
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →