9、卷积神经网络架构综述

卷积神经网络架构综述

1. DenseNet 概述

DenseNet 采用具有密集跳跃连接网络的卷积模块。以下是 DenseNet 相关信息总结：
- 发表 ：Gao Huang 等人于 2016 年发表 “Densely Connected Convolutional Networks”。
- 代码示例 ： 03h_finetune_DENSENET201_flowers104.ipynb 和 03h_fromzero_DENSE‐NET121_flowers104.ipynb 。

1.1 DenseNet 性能对比

模型	参数（不含分类头）	ImageNet 准确率	104 花卉 F1 分数（微调）	104 花卉 F1 分数（从头训练）
DenseNet201	18M	77%	95%（精度：96%，召回率：95%）	-
DenseNet121	7M	75%	-	76%（精度：80%，