ResNeXt学习与实现

摘要 《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》提出了高度模块化的网络架构用于图像分类，网络是通过重复使用集成了一系列具有相同拓扑的模块来构建的，是一个同类的多分支的架构。 引入了一个概念，cardinality（集合的势），transformations集合的大小。 通过增加cardinality来增加模型容量比增

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