ResNeXt、CVPR'17だった。最初見たときはなんか釈然としなかったけど、depthwise convolutionとか見てると、ResNeXtくらいがバランスの良いモジュールだと最近は納得性がある

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yu4u のブックマーク 2017/06/06 18:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/321229137/comment/yu4u" data-user-id="yu4u" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/github.com/facebookresearch/ResNeXt" data-original-href="https://github.com/facebookresearch/ResNeXt" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ffacebookresearch%2FResNeXt" data-user-icon="/users/yu4u/profile.png">GitHub - facebookresearch/ResNeXt: Implementation of a classification framework from the paper Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/resnet">resnet</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ResNeXt、CVPR'17だった。最初見たときはなんか釈然としなかったけど、depthwise convolutionとか見てると、ResNeXtくらいがバランスの良いモジュールだと最近は納得性がある</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/yu4u/20170606#bookmark-321229137"><span class="datetime-body">2017/06/06 18:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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