[Reading] Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (2016/11) 1. 概述 文章的主要贡献有： 通过对一组具有相同拓扑的变换进行聚合，构造了一种简单高效的 block 结构。其中引入了“势”（cardinality）这一新的维度，即变换的数量，作为宽度和深度之外的另一个维度。 验证了即便在严格的复…
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