ResNeXt
ResNeXt ialah seni bina rangkaian saraf konvolusional mendalam yang diperkenalkan oleh Xie, Girshick, Dollár, Tu, dan He di CVPR 2017. Ia melanjutkan reka bentuk rangkaian residual (ResNet) dengan memperkenalkan dimensi seni bina baharu yang dipanggil kardinaliti — bilangan laluan transformasi bebas, selari dalam setiap blok residual — membolehkan ketepatan yang lebih tinggi dengan parameter yang lebih sedikit dan reka bentuk yang lebih ringkas, lebih seragam berbanding pendahulunya.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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: Rangkaian Konvolusional Cekap untuk Visi Mudah AlihPembelajaran Mendalam↔ compare
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →