20、深度学习中的替代连接模式：DenseNet与Xception架构解析

深度学习中的替代连接模式：DenseNet与Xception架构解析

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）的架构设计不断演进，以提高模型的性能和效率。本文将深入探讨两种重要的CNN架构：DenseNet和Xception，介绍它们的核心设计理念、结构特点以及代码实现。

1. DenseNet架构

DenseNet（Densely connected convolutional neural network）是一种具有密集连接模式的卷积神经网络，其架构包含四个密集组（dense groups），每个密集组由可配置数量的密集块（dense blocks）组成。

1.1 密集块（Dense block）

密集块中的残差块采用B(1, 3)模式，即先进行1×1卷积，再进行3×3卷积。其中，1×1卷积是线性投影，将输出特征图的数量扩展为输入的4倍；3×3卷积则进行特征提取和维度缩减，使输出特征图的数量恢复到与输入相同。

以下是密集块的结构和代码实现：
- 结构 ：
- 1×1线性投影卷积：将特征图数量增加4倍。
- 3×3卷积：进行特征提取并恢复特征图数量。
- 拼接操作：将输入特征图与输出特征图拼接，实现特征重用。

shortcut = x           
x = BatchNormalization()(x)                          
x = ReLU()(x)                                        
x = C