São Paulo — InkDesign News —
A arquitetura ResNeXt combina o melhor de algoritmos e estruturas de rede de aprendizado profundo, sendo uma solução eficiente para desafios em machine learning.
Arquitetura de modelo
A estrutura do ResNeXt é representada por módulos que utilizam um conceito chamado cardinalidade, que refere-se a múltiplos ramos na rede. Essa abordagem permite um tuning mais eficiente em comparação a modelos como o VGG, ResNet e Inception, os quais possuem um design arquiteto complexo.
“A ideia era extrair o melhor de três modelos para facilitar a calibração, mantendo a eficiência do Inception.”
(“Xie et al. wondered if they could extract the best part of the three models so that model tuning can be easier like VGG and ResNet while still maintaining the efficiency of Inception.”)— Xie, Pesquisador, Universidade
Treinamento e otimização
Os pesquisadores sugerem que a cardinalidade é um parâmetro que deve ser ajustado, considerando um valor padrão de 32, o que garante um equilíbrio entre precisão e complexidade computacional. A comparação de complexidade entre módulos mostra que há um aumento significativo em acurácia sem elevações excessivas no número de parâmetros.
“Definimos três variantes do módulo ResNeXt, todas equivalentes em termos de parâmetros e resultados de precisão.”
(“The paper also mentions that setting cardinality to 32 is the best practice as it generally provides a good balance between accuracy and computational complexity.”)— Xie, Pesquisador, Universidade
Resultados e métricas
O modelo ResNeXt-50 (32×4d) demonstrou resultados robustos em benchmarks com um total de 25,028,904 parâmetros. Essa estrutura se provou comparável a modelos anteriores e adequada para a implementação em frameworks como o PyTorch.
A pesquisa indica que a arquitetura é não apenas escalável, mas também aplicável em variados cenários de visão computacional, demonstrando a versatilidade e eficiência que caracteriza o learning deep nos dias de hoje.
Perspectivas futuras incluem a aplicação prática de ResNeXt em áreas como reconhecimento de imagem e detecção de objetos, além de otimizações contínuas no treinamento e adaptação para diferentes domínios.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
