ResNeXt

Paper : Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
Code : official

摘要

ResNeXt 提出了 aggregated 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。本文脱离了加深网络或是加宽网络的思路，从拓扑结构出发进行创新，比较新颖。

网络结构

上图中，左侧为普通的ResNet Block，并且是bottleneck结构，右侧是与之相对应的ResNeXt的模块，ResNeXt模块存在一个超参数表示多路的个数，称之为ResNeXt模块的基数。图中展示的是基数为32的ResNeXt模块。根据拓扑结构可知，ResNet模块与ResNeXt模块的运算量相近。

多种等价的ResNeXt模块的设计方法，如下图所示，三个子图的结构是等价的，最后一个子图用了组卷积技术使得结构更加紧凑简洁，模型实现使用的是最后一个子图的结构。**函数和批正则化的位置遵循ResNet V1的用法，Conv-BN-ReLU，在block的最后一个BN-ReLU输出时，把ReLU放在addition的后面。shortcut都用恒等映射，除了要用映射增维的时候。

使用ResNet-50改造的ResNeXt-50的网络如下

核心观点

1. 提出了ResNeXt模块，证明了保持同样的复杂度，增加ResNeXt模块的基数可以提高准确率。另外，增加模型容量时，增加基数比增加深度或宽度更加有效。101-layer ResNeXt准确率比ResNet-200更高，同时花费一半的复杂度。
2. ResNeXt结合了Inception和ResNet的优点，Inception的核心观点是对每一层的学习进行ensemble learning，而ResNet的核心观点是shortcut，是对于低维特征的复用。