✨ResNeXt代码复现+超详细注释(PyTorch）💪

深度学习爱好者们，今天我们来聊聊ResNeXt模型！它凭借其强大的性能和灵活的设计，在图像分类任务中表现亮眼。如果你也想深入了解ResNeXt的核心原理并动手实践，这篇教程将是你不可错过的选择！👀

首先，让我们简单回顾一下ResNeXt的基本思想——通过分组卷积（group convolution）增加模型的宽度，同时保持计算成本不变。这种设计不仅提升了模型表达能力，还增强了对复杂特征的学习能力。🌟

接下来，我们将基于PyTorch框架一步步实现ResNeXt，并附上超详细的注释，从数据加载到网络搭建再到训练过程，手把手教你完成整个流程。无论是初学者还是有一定经验的研究者，都能从中受益匪浅！🙌

别犹豫了，快来一起探索ResNeXt的魅力吧！🚀 深度学习 PyTorch 计算机视觉

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