ResNeXt
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNeXt。
作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的 ResNeXt 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的数量
因此全文看下来，作者的核心创新点就在于提出了 aggregrated transformations，用一种平行堆叠相同拓扑结构的blocks代替原来 ResNet 的三层卷积的block，在不明显增加参数量级的情况下提升了模型的准确率，同时由于拓扑结构相同，超参数也减少了，便于模型移植。另外该算法目前只有Torch版本。