ResNeXt：深层神经网络的汇总残差转换 通过， ，，， 加州大学圣地亚哥分校，Facebook AI Research 目录 消息 祝贺ILSVRC 2017年分类挑战赛冠军 。 ResNeXt是其新SENet架构（带有Squeeze-and-Excitation模块的ResNeXt-152（64 x 4d） ）的基础！ 请在新论文中查看图6，以比较ResNeXts和DenseNets。 （ DenseNet cosine是经过DenseNet训练并具有余弦学习率计划的。 ） 介绍 该存储