ResNeXt

论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

网址：arxiv.org/abs/1611.05…

ResNeXt是ResNet网络一个小幅的升级，更新了block。

Group Convolution（组卷积）

不分组：

参数量：$k\times k\times c_1\times c_2$

分两组：

参数量：$k\times k\times \frac{c_1}{2}\times \frac{c_2}{2}\times 2$

分四组：

参数量：$k\times k\times \frac{c_1}{4}\times \frac{c_2}{4}\times 4$

当$goups = C_{in},n=C_{in}$，此时就是DW Conv。

作者给出了上面三种block，它们在数学计算上完全等价。

ResNeXt-50网络结构