简单总结ResNeXt以下四方面内容：提出者、动机、结构特点、优缺点

提出者：ResNeXt是由微软研究院的Xie Saining、Girshick Ross等人提出的。

动机：ResNeXt的动机在于解决深度神经网络中难以平衡模型复杂度和计算资源的问题。传统的深度神经网络通过增加深度或宽度来提高模型的性能，但这会导致模型复杂度和计算资源的急剧增加。ResNeXt则提出了一种更有效的方法，即在增加模型复杂度的同时保持计算资源的相对稳定。

结构特点：ResNeXt的结构特点在于引入了“组卷积”（group convolution）的概念。组卷积将输入特征图分成若干组，每组进行卷积操作，然后将结果合并起来。这样可以在保持模型复杂度相对稳定的情况下，增加模型的表达能力。同时，ResNeXt还采用了残差连接（residual connection）和批归一化（batch normalization）等技术来加速训练和提高模型的鲁棒性。

优缺点：ResNeXt的优点在于可以在保持计算资源相对稳定的情况下提高模型的性能，具有很好的扩展性和泛化能力。缺点在于由于引入了组卷积，模型的计算复杂度相比传统的卷积神经网络有所增加，同时需要更多的训练数据和计算资源。