与 ResNet 相比好在哪里？
相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半
论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf
以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:
用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）)
深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）)
深度神经网络的聚合残差转换（链接到Facebook AI Research的论文）)
相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半
论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf
以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:
用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）)
深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）)
深度神经网络的聚合残差转换（链接到Facebook AI Research的论文）)