7.DenseNet(Dense Convolutional Network )

于 2023-03-23 10:52:58 发布
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DenseNet是继ResNet之后提出的一种深度学习网络架构，它有效解决了梯度消失问题，增强了特征在层间的传播，促进了特征的重用，同时通过连接各层降低了模型的参数数量，提高了效率。

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 DenseNet 出现在ResNet之后。它缓解了梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励了特征重用，并大幅减少了参数的数量。

比较简单。

【DenseNet】Densely Connected Convolution network笔记
OneCoder的博客
08-04 997
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，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 p...
MSDNet（Multi-Scale Dense Convolutional Networks）算法笔记
AI之路
09-16 1万+
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DenseNet综述介绍_An Introduction Of Densely Connected Convolutional Networks
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Densely Connected Convolutional Networks（文献阅读笔记）
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06-21 918
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DAOCHI
11-06 1842
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Densely Connected Convolutional Networks 论文学习
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07-13 278
Abstract 近来的工作证明，卷积网络深度越深，准确率就越高，而如果再加上一些 short connections 将靠近输入和输出的层连接起来，训练起来可以更高效。在这篇论文中，我们借由此发现，提出了 Dense Convolutional 网络（DenseNet），它将每一层和其他层通过前馈的方式连接。传统的网络假如有 LLL 层，它就有 LLL 个连接，每一层都和它后面的那一层直接连接，...
DenseNet201_densenet_训练模型_densenet201_
09-29
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基于Pytorch实现DenseNet-附项目源码-优质项目实战.zip
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05-28
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10-10
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11-27 4429
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卷积神经网络演进（四）
weixin_40920183的博客
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cnn卷积神经网络_【CNN】一文带你了解卷积神经网络CNN的发展史
weixin_39551554的博客
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