ResNeXt: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (번역)
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks Saining Xie1 Ross Girshick2 Piotr Doll´ar2 Zhuowen Tu1 Kaiming He2 1UC San Diego 2Facebook AI Research Abstract 이미지 분류를 위한 간단하고 고도로 모듈화된 네트워크 아키텍처를 제시합니다. 우리의 네트워크는 동일한 토폴로지로 일련의 변환을 집계하는 빌딩 블록을 반복하여 구성됩니다. 우리의 단순한 설계는 몇 개의 하이퍼 매개 변수만 설정할 수 있는 동종의 다중 분기 아키텍처를 만듭니다. 이 전략은 깊이와 너비의 차원 외에도 필수 요소로 "cardinality"(변환 집합의 크기)라고 하는 새로운 차원을 제공합니다..
2021.03.03