Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks1 Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (IEEE 2017) Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (IEEE 2017) Authors: Saining Xie, Ross Girshick, PiotrDollar, Zhuowen Tu, Kaiming He -본 논문에서는 동일한 block을 반복적으로 구성하여 더 적은 파라미터를 통해 성능을 향상시키는 ResNeXt을 제안한다. ResNext는 multi-branch ResNet의 형태를 가지며 기존 residual block의 activation의 순서를 변경하고 convolution filter의 수를 변화시켰다. 또한 cardinality라는 개념을 소개한다. Cardinality는 같은 형태의 블록의 개수를 의미한다. - 그림 1의 좌측이 R.. 2020. 6. 1. 이전 1 다음
