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Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks Abstract 논문에서 소개하는 Network는 같은 Topology에 대해 변형 시킨 Building Block 반복하여 설계하였다. 이 설계는 적은 Hyper-Parameter 통해서 동종의 Multi-Branch한 구조의 결과로 나타났다. 앞에서 소개한 전략은 "Cardinality" (the size of the set of transformations) 새로운 Dimension 생성한다. 이 Dimension은 Depth와 Width Dimension 외에도 필수적인 요소이다. 게다가 Capacity 위해 Network 깊고, 넓게 만드는 것 보다, Cardinality 증가 시키는 것..