作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的
ResNeXt 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的数量（得益于子模块的拓扑结构一样，后面会讲）。
作者在论文中首先提到VGG，VGG主要采用堆叠网络来实现，之前的 ResNet 也借用了这样的思想。然后提到 Inception 系列网络，简单讲就是 split-transform-merge 的策略，但是 Inception 系列网络有个问题：网络的超参数设定的针对性比较强，当应用在别的数据集上时需要修改许多参数，因此可扩展性一般。
于是重点来了，作者在这篇论文中提出网络 ResNeXt，同时采用 VGG 堆叠的思想和 Inception 的 split-transform-merge 思想，但是可扩展性比较强，可以认为是在增加准确率的同时基本不改变或降低模型的复杂度。这里提到一个名词cardinality，原文的解释是the
size of the set of transformations，如下图 Fig1 右边是 cardinality=32 的样子，这里注意每个被聚合的拓扑结构都是一样的(这也是和 Inception 的差别，减轻设计负担
点明了增加 cardinality 比增加深度和宽度更有效。
当然还有一些数据证明 ResNeXt 网络的优越性，例如原文中的这句话：In particular, a 101-layer ResNeXt is able to achieve better accuracy than ResNet-200 but has only 50% complexity.
Table1 列举了 ResNet-50 和 ResNeXt-50 的内部结构，另外最后两行说明二者之间的参数复杂度差别不大。