Methodenbewijsdossier

ResNeXt

ResNeXt is a deep convolutional neural network architecture introduced by Xie, Girshick, Dollár, Tu, and He at CVPR 2017. It extends the residual network (ResNet) design by introducing a new architectural dimension called cardinality — the number of independent, parallel transformation paths within each residual block — enabling higher accuracy with fewer parameters and a simpler, more uniform design than its predecessors.

Sources recorded, not reviewed

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

Taxonomisch methodendossier · ml-model / deep-learning

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

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

Same method familyDenseNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyEfficientNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMobileNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyResNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.