【DenseNet】Densely Connected Convolution network笔记

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本文介绍了DenseNet稠密卷积神经网络，该网络通过连接每一层到后续所有层来缓解梯度消失问题，促进信息流动，减少参数并实现特征复用。与ResNet对比，DenseNet由稠密块和过渡层组成，其中过渡层用于调整特征图大小。尽管DenseNet训练时内存需求较高，但其高效的结构和加速收敛的特性使其在深度学习中具有独特优势。

1、摘要部分

卷积网络现在做得越来越深，精确，并且训练起来越来越高效。本文根据这一个结论，提出了一种稠密卷积神经网络(DenseNet)。传统的L层卷积神经网络又L个连接——位于每一层和它后面一层，而我们的神经网络有\frac{L(L+1)}{2}，对于每一层，其输入的特征是之前的所有层，而它自己的输出特征则作为之后所有层的输入。

2、Advantage

  • alleviate the vanishing-gradient problem
  • improve flow of information
  • requires few parameters
  • feature reuse

3、DenseNet与ResNet对比

作者主要受到ResNet和Highway Networks的启发，下面来看看结构。

最原始的convolution network

 

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