综述：DenseNet—Dense卷积网络（图像分类）

目录

 ●   Dense Block
 ●   DenseNet 结构
 ●   DenseNet 的优势
 ●   CIFAR & SVHN 小规模数据集结果
 ●   ImageNet 大规模数据集结果

 ●  特征复用的进一步分析

Dense Block

在Standard ConvNet中，输入图像经过多次卷积，得到高层次特征。

在ResNet中，提出了恒等映射（identity mapping）来促进梯度传播，同时使用使用 element 级的加法。它可以看作是将状态从一个ResNet 模块传递到另一个ResNet 模块的算法。

在 DenseNet 中，每个层从前面的所有层获得额外的输入，并将自己的特征映射传递到后续的所有层，使用级联方式，每一层都在接受来自前几层的“集体知识（collective knowledge）”。

由于每个层从前面的所有层接收特征映射，所以网络可以更薄、更紧凑，即信道数可以更少。增长速率k是每个层的附加信道数。

因此，它具有较高的计算效率和存储效率。下图显示了前向传播中级联的概念：

DenseNet 结构

1. 基础 DenseNet 组成层

对于每个组成层使用 Pre-Activation Batch Norm (BN) 和 ReLU，然后用k通道的输出特征映射进行 3×3 卷积，例如，将x0、x1、x2、x3转换为x4。这是 Pre-Activation ResNet 的想法。

2. DenseNet-B (Bottleneck 层)

为了降低模型的复杂度和规模，在BN-ReLU-3×3 conv之前进行了BN-ReLU-1×1 conv.

3. 具有转换层（transition layer）的多Dense块