論文の勉強6 ResNeXt - Qiita

ResNeXtについて構造の説明と実装のメモ書きです。 ただし、論文すべてを見るわけでなく構造のところを中心に見ていきます。 あまり正確に実装されていませんので、ご了承ください。 以下の論文について実装を行っていきます。 タイトル：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 実装としてはResNetとほぼ同様です。 畳み込み処理を一部grouped convolutionに設定したものとなります。 ResNeXt cardinary $\boldsymbol{x}=[x_1,x_2,\cdots,x_D]$を$D$チャンネルのインプットとします。 以下のようなネットワークを考えます。入力をチャンネル方向に分割しそれぞれ変換を行い、それを足し合わせるというものです。 $$ F(\boldsymbol{x})=\su