ResNeXt
ResNeXt je arhitektura duboke konvolucione neuralne mreže koju su uveli Xie, Girshick, Dollár, Tu i He na CVPR 2017. Ona proširuje dizajn rezidualne mreže (ResNet) uvođenjem nove arhitekturne dimenzije nazvane kardinalnost — broj nezavisnih, paralelnih transformacionih puteva unutar svakog rezidualnog bloka — omogućavajući veću preciznost sa manje parametara i jednostavnijim, ujednačenijim dizajnom od svojih prethodnika.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
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/sr/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: Ефикасни конволуциони неуронски мреже за мобилску визијуDuboko učenje↔ compare
- ResNet (Rezidualna Mreža)Duboko učenje↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →