深度学习---稠密连接网络（DenseNet）

最新推荐文章于 2025-05-12 20:18:16 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24503095/article/details/103687668
本文探讨DenseNet和ResNet的区别，重点在于DenseNet如何通过在通道维上连结模块输出，而非简单相加，实现更高效的信息传递。文章还介绍了DenseNet的构建模块——稠密层和过渡层，及其如何控制模型复杂度。

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DenseNet和ResNet的主要区别是DenseNet里面模块B的输出不是像ResNet那样和模块A的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块A的输出可以直接传入模块B后面的层。
在这里插入图片描述
DenseNet的主要构建模块是稠密层和过渡层。前者定义了输入和输出是如何连结的，后者则用来控制通道数，使之不过大。
由于每个稠密层都会带来通道数的增加，使用过多则会带来过于复杂的模型。过渡层用来控制模型复杂度。它通过1x1卷积层来减少通道数，并使用步幅为2的平均池化层减半高和宽，从而进一步降低模型复杂度。

深度学习之CNN深度卷积神经网络-DenseNet（进阶）
学习中
11-21 1068
如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则可以训练它们更深入，更准确和有效。在本文中，我们支持此结论并介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络将每个层以前馈方式连接到每个其他层。具有L层的传统卷积网络具有L个连接——每个层与其后续层之间有一个连接——我们的网络具有个连接。对于每个层，所有先前层的特征图都用作输入，而其自己的特征图则用作所有后续层的输入。
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走在深度学习前沿的小宋
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深度学习之稠密连接⽹络（DENSENET）
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稠密连接网络(DensoNet)
最新发布
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05-12 444
稠密连接网络（DenseNet）是由康奈尔大学的 Gao Huang 等人在 2017 年提出的深度卷积神经网络架构。它在 ResNet 的残差连接思想基础上进一步创新，通过显著提升了特征复用效率，减少了参数量。每一层的输入不仅来自前一层的输出，还来自前面所有层的输出。与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块的输出不是像ResNet那样和模块的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块的输出可以直接传入模块后面的层。在这个设计里，模块直接跟模块后面的所有层连接在了一起。
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论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet文章详解： 这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。文章提出的DenseNet（Dense Convolution
DenseNet解读
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稠密连接网络（DenseNet）
m0_56175815的博客
05-10 767
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【深度学习笔记】5_12稠密连接网络（DenseNet）
RIKI_1
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深度学习实战4-卷积神经网络（DenseNet）数学图形识别+题目模式识别.zip
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- **Bottleneck and Compression**：在 DenseNet-BC 中，为了进一步提升效率，在每个稠密连接之前会加入一个瓶颈层。瓶颈层一般通过一个 1x1 的卷积核来减少通道数，降低计算量。在特征被传递到下一个稠密块之前，还...
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