魔改ResNet反超Transformer再掀架构之争！作者说“没一处创新”
在国外，不少V
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原虽然这次的ConvNeXt不是他说的这这次他说这并不是一篇想要在在我
下之先&hell对Swin TSwin T据此，这篇如果让也就是条形图灰色为了公平
宏不过在详细解释每个视觉T先把epoch从数据采（这一接下这首先是blockSwin TConvNeXt跟随这个
不过根据此前F这部分的第二传统从VSwin T这与原这一次的ConvNeXt直接让分组数与输入这样每个这3、反转瓶颈层
另外在以从VGGSwin T据此，ConvNeXt打算再次对但是，反转瓶颈层之所以在这之前，还要再
这一之再往5、微接下GELU比在ConvNeXt的探索而CNN的普遍ConvNeXt这归一下一但有了最在ConvNeXt也尝试了类似的策略，以
比较有意思的是，所有这些ConvNeXt只是把这些从FLOPs、参数ConvNeXt的优势还在于，不需要增加额外的移动窗口注意保持了模型的简洁性，也意味着更容易也是为了促使对于ConvNeXt重
知乎此前T
其实这也正是ConvNeXt这项从他们更想强调和让大家
后续讨有人提问LeCun，你们部门不应该随着公司改名叫LeCun开了个小玩笑，说这代表Funda
也是很幽默了～
作者团队 
前面已提到的谢赛宁是F谢赛宁读博士时曾在FAI不久前广受关注的何恺明一作本篇ConvNeXt他是通讯作者，巧合的是，这次的一作也是博士期间来实习的。
一作刘壮，博士就读于UC伯克利，清华姚班毕业生。
