ResNeXt
ResNeXt je hlboká konvolučná neurónová sieťová architektúra, ktorú predstavili Xie, Girshick, Dollár, Tu a He na konferencii CVPR 2017. Rozširuje dizajn reziduálnej siete (ResNet) zavedením novej architektonickej dimenzie nazývanej kardinalita — počet nezávislých, paralelných transformačných ciest v rámci každého reziduálneho bloku — čo umožňuje vyššiu presnosť s menším počtom parametrov a jednoduchším, jednotnejším dizajnom ako jej predchodcovia.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- DenseNetHlboké učenie↔ compare
- EfficientNetHlboké učenie↔ compare
- MobileNet: Efektívne konvolučné neurónové siete pre mobilné videnieHlboké učenie↔ compare
- ResNet (reziduálna sieť)Hlboké učenie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →