DenseNet：更接近于真实神经网络的跨层连接

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#深度学习 #ResNet #ShuffleNet #DenseNet #caffe

DenseNet作为CVPR2017最佳论文，引入了密集连接的概念，每个层的输入融合了前所有层的特征，减少了通道数但保持高利用率，以较小的计算量达到ResNet的效果。实验表明DenseNet在CIFAR和SVHN数据集上的错误率较低，是向真实神经网络结构迈进的一步。

一. 提出背景

       CVPR2017 的 Best Paper，简单大气上档次！

       论文：Densely Connected Convolutional Networks 【点击下载】

       Caffe代码：【Github】

       受 Highway、ResNet 等算法思路的启发，提出一种跨层的连接网络，思路非常简单，直接上图：

        

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