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cardinality = the size of the set of transformations
밑의 그림에서 보면 기본적 구조는 resnet과 유사하나 resnet의 각각의 Layer를 조각(channel)낸 형태를 가진다. 이를 나중에 cat한다.
이때의 cardinality = 32
기본적으로 resnet과 유사(또는 비교), 그리고 성능향상되고, 반면에 거의 같은 complexity(paraemeter, FLOPS)를 가진다.
FLOPS : 플롭스(FLOPS, FLoating point OPerations per Second)는 컴퓨터의 성능을 수치로 나타낼 때 주로 사용되는 단위 : link
성능향상
1%의 향상을 이루어냄
ImageNet-1K (top-1 error)
ResNet-50 vs ResNeXt-50 = 23.9 vs 22.2
ResNet-101 vs ResNeXt-101= 22.0 vs 21.2
chullhwan-song
changed the title
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
ResNeXt:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
Aug 23, 2018
https://github.com/facebookresearch/ResNeXt
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