pytorch实现DenseBlock

最新推荐文章于 2023-03-17 09:52:31 发布
最新推荐文章于 2023-03-17 09:52:31 发布
阅读量1.1w 收藏 47
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 DenseBlock 密集连接块
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42754919/article/details/108975637
本文介绍了DenseBlock在DenseNet网络中的作用和优点，包括缓解梯度消失、增强特征传播和减少参数数量。并提供了两个代码示例，详细展示了如何在PyTorch中实现DenseBlock，包括_DenseLayer中的跳跃连接和使用Concatenation函数实现特征的密集连接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.介绍

DenseBlock是DenseNet网络的重要组成部分，下面图片展示的是从DenseNet网络中节选出来的DenseBlock模块。
其主要思想是：对于每一层，前面所有层的特征映射作为当前层输入，而自己的特征映射为后续层输入，形成全互链接。每层提取出来的特征映射都可以供后续层使用。
优点：1.缓解梯度消失；2.增强特征传播；3.降低参数数量。

在这里插入图片描述

2.代码一

class _DenseLayer(nn.Sequential):
      '''DenseBlock中的内部结构，这里是BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Pytorch搭建DenseNet
羊城迷鹿的博客
04-13 5121
文章目录DenseNet与ResNeXtDenseNet网络的搭建Growth_rateTransition LayerBottleneck定义网络小测试问题1训练与测试可视化网络结构 DenseNet与ResNeXt 首先回顾一下DenseNet的结构，DenseNet的每一层都都与前面层相连，实现了特征重用。 下图表示一个DenseBlock 如图所示,在一个DenseBlock中,第i层的...
PyTorch实现的DenseNet
mingo_敏
02-26 1918
Densely Connected Convolutional Networks PDF: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks PyTorch代码:
pytorch 入门 DenseNet
JJChowLoT的博客
07-22 758
知识点0、dense_block的结构 知识点1、定义dense_block 知识点2、定义DenseNet的主体 知识点3、add_module 知识点 densenet是由 多个这种结构串联而成的 import torch import numpy from torch import nn from torch.autograd import Variable from torchvi...
DenseNet中的dense_block模块的实现
belong_to_you的博客
04-29 4023
运行环境：tensorflow2.1+python3.7 代码如下： #denseNet121的实现 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense,Conv2D,BatchNormalization,AveragePooling2D,Flatten from tensorflow.keras.layers ...
Pytorch实现DenseNet结构
小石的博客
11-24 4328
       在上一篇博客中说到，由于框架结构的原因，Keras很难实现DenseNet的内存优化版本。在这一篇博客中将参考官方对DenseNet的实现，来写基于Pytorch框架实现用于cifar10数据集分类的DenseNet-BC结构。网络中各模块的一些个人理解请看之前的博客，传送门：https://blog.youkuaiyun.com/shi2xian2wei2/article/details/84...
Pytorch实现DenseNet
热门推荐
winycg的博客
02-19 2万+
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 顾名思义，DenseNet采用了高密度的跳连结构，对于每一层，使用先前所有层的输出作为输入，该层的输出将作为之后所有层的输入的一部分。因此对于一个dense模块，假设有LLL层，那么存在L(L+1)2\frac{L(L+1)}{2}2L(L+1)​直接的连接。 dense模块之后会连接一个transition层，...
pytorch的denseblock
最新发布
02-03
### PyTorch 中 DenseBlock 的实现和用法 DenseNet 是一种特殊的卷积神经网络架构，其中每一层与其后的所有层直接连接。这种密集连接方式有助于缓解梯度消失问题并促进特征重用。 #### 密集块 (Dense Block) 结构 ...
Python-DenseNet的一个PyTorch实现
08-11
**Python-DenseNet的PyTorch实现** 在深度学习领域，DenseNet是一种非常流行的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）架构，由Gao Huang等人在2017年的论文《Densely Connected Convolutional Networks...
【GAN：Dense block：VIIF】
weixin_43690932的博客
10-24 1353
仅供自己未coding时理解
PyTorch实现DenseNet
远方
03-12 2787
import numpy as np import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable from torchvision.datasets import CIFAR10 建立卷积模块，卷积模块的顺序：BN——>ReLU——>Conv def conv_block(in_channel, out_...
DenseBlocks:无监督分类算法-开源
04-29
DenseBlocks是n维数字数据的无监督分类方法。 它创建给定训练样本的多维密度表示，相应地定义聚类并返回该表示，该表示可进一步用于对相关数据进行分类。
PyTorch 入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）
过招
08-06 1147
来自 B 站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P11 的学习笔记 上一篇 卷积神经网络进阶（GoogLeNet、ResNet） 我们实践了 GoogleNet 和 ResNet 两大经典网络： GoogleNet 从多路选择学习（Inception Module）出发，构建更好的神经网络； ResNet 从残差连接（Residual Block）保留浅层特征出发，构建更深的神经网络。 DenseNet1 紧随其后，再次研究了超深度神经网络的梯度消失问题和跳连解决方案。他们提到，ResNet 等.
《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解
irober的博客
02-04 1642
《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解一、模块介绍1、卷积块conv_block2、稠密块DenseBlock3、过渡块transition_block二、DENSNET模型1、DenseNet首先使用同ResNet⼀样的单卷积层和最大池化层2、 DenseNet使用4个稠密块3、同ResNet⼀样，最后接上全局池化层和全连接层来输出 稠密块由多个 conv_block 组成，每块使⽤相同的输出通道数。但在前向计算时，我们将每块的输⼊和输出在通道维上连结。 一、模块介绍 1、卷积块co
（pytorch-深度学习）实现稠密连接网络（DenseNet）
我亦是行人
10-31 1773
稠密连接网络（DenseNet） ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。稠密连接网络（DenseNet）与ResNet的主要区别在于在跨层连接上的主要区别： ResNet使用相加 DenseNet使用连结 ResNet（左）与DenseNet（右）: 图中将部分前后相邻的运算抽象为模块AAA和模块BBB。 DenseNet里模块BBB的输出不是像ResNet那样和模块AAA的输出相加，而是在通道维上连结。 这样模块AAA的输出可以直接传入模块BBB后面的层。在这个设计里，模块AAA相当于
DenseNet稠密连接网络（pyTorch）
Bryce-HJ
07-19 1828
Contents1 Introduction2 稠密块3 过渡层4 DenseNet模型5 获取数据并训练 1 Introduction 与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块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。在这个设计里，模块A直接跟模块B后面的所有层连接在了一起。这也是它被称为“稠密连接”的原因。 如果用公式表示的话，传统的网络在 [公式] 层的输出为： 而对于ResNet，增加了来自上一层输入的identit
Densenet中DenseBlock代码复现
A2321161581的博客
03-17 400
densenet模块实现
经典神经网络 -- DenseNet : 设计原理与pytorch实现
_天涯__的博客
03-21 4608
原理 概念与网络结构 DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection） DenseNet的一大特色是通过 特征在channel上的连接 来实现特征重用（feature reuse） DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能 相比ResNet，DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制：即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都...
pytorch实现DenseNet
qq_40268672的博客
02-21 450
Dense详解链接 代码： DenseNet.py import torch import torch.nn as nn from collections import OrderedDict class _DenseLayer(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, growth_rate, bn_size): super(_DenseLayer, self).__init__() self.add_mod
pytorch实现densnet
weixin_44683176的博客
08-17 381
class _DenseLayer(nn.Sequential): '''DenseBlock中的内部结构，这里是BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv结构，最后也加入dropout层以用于训练过程。''' def __init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, drop_rate): super(_DenseLayer, self).__init__()...
评论 13
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值