DenseNets论文笔记及读后感

最新推荐文章于 2024-08-27 11:12:02 发布
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#深度学习 #Densenets #最新论文

本文详细解读了DenseNets论文，分析了其结构特点，如dense connections、growth rate、bottleneck layers和compression，强调了信息和梯度的有效流动，对比了与其他深度学习网络如ResNets的效果，指出DenseNets在参数利用和防止过拟合方面的优势。

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12.19 densenets完结

首先是densenet的结构图。传统的神经网络层与层之间一般只有L个输出，而从图中可以看到而我们的这个新的网络有L(L+1)/2个输出。每层的输入都是拿前面所有层的features map作为输入，同样它的features map也作为所有下面层的输入。
这里写图片描述

陆陆续续花了几天时间读完了densenets论文，感受确是颇多，单单只是在分类这一模块中，模型已经进步了许多。不是仅仅只是传统的思路，单一的加多模型的层数。模型从最近的VGG16，Resnet，Highway Nets， GoogleNets, FractalNets, 到最新的DenseNets。很多网络都基于这么一个结论：如果每层之间更短的联系，并且更接近输入和输出，那么训练就更加有效。

VGG16虽然已经有非常好的性能，但是它的参数巨大，且训练非常慢，训练不有效。Highway Nets提供了一种新的思路，它用一种旁路（bypassing paths）的想法。ResNets继承了它的想法并发扬光大，它可以直接的连接两层并将上一层的特征，与上一层的输出通过简单的相加作为下一层的输入，并且在训练中随机地舍去一些层来加快训连效率。Googlenets与Resnets非常地像，但是Googlenets提供了一种新的加深网络深度的方法可，通过将特征图连在一起，加宽它的宽度。Fractals Nets提供了一种新的加快训练的方法，他将平行的几层随机组合，得到不同的随机深度。

最新的Densenets通过在一个模块中的dense connection,让每一层的输入都能由前面的所有层特征连在一起，并且每一层的输出都能作为后面所有层的输入。通过使用这种方法，会让信息和梯度流动更加

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DenseNets再探索：超越ResNets和ViTs的范式转变
AI浩
07-02 735
摘要： 本文重新探讨了密集连接的卷积网络（DenseNets），并揭示了其在当前主流的ResNet风格架构之上的被低估的有效性。我们认为，DenseNets的潜力被忽视的原因在于未得到充分研究的训练方法以及传统设计元素未能完全展现其能力。我们的初步研究表明，通过拼接实现的密集连接非常强大，证明了DenseNets可以通过复兴来与现代架构竞争。我们系统地改进了次优组件——包括架构调整、块重新设计以及改进的训练策略，旨在拓宽DenseNets并提升内存效率，同时保持拼接的快捷连接。我们的模型采用简单的架构元素，
论文笔记系列：经典主干网络（二）-- DenseNet
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10-04 2366
背景介绍：近年卷积神经网络中加入捷径连接之后，可训练更深、精度更高、更高效的网络研究内容：本文提出DenseNet，其中的每一层会作为其后一层的输入层。对于L层的网络，传统方法有L层连接，而DenseNet有L×（L+1）/2个连接，所以叫DenseNet本文优点：减轻梯度消失，增强特征传播，加强特征复用，减少权重参数实验结果：各项指标超越ResNet开源代码将捷径连接与特征复用思想结合，同时借鉴级联结构的思想，设计出稠密连接结构。
DenseNet论文解读理解
blank_tj的博客
09-09 8033
论文名称：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 DenseNet 作者在开头讲述了诸如ResNets、FractalNets、Highway等网络，...
Densenets论文学习总结
qq_36664641的博客
10-13 283
一些论文阅读总结，方便之后遗忘时迅速回顾 1 DenseNet 1.1 四大优点 缓解梯度消失 增强特征的传播 加强特征的reuse 减少了大量参数   1.2 Introduction 每一层都与loss funchtion直接相连 训练集较小时，有正则化效果   1.3 Related Work 主要受 Highway Networks和...
Densely Connected Convolutional Networks翻译
tumi678的博客
11-29 6922
Abstract：最近的成果显示，如果神经网络各层到输入和输出层采用更短的连接，那么网络可以设计的更深、更准确且训练起来更有效率。本文根据这个现象，提出了Dense Convolutional Network (DenseNet)，它以前馈的方式将每个层都连接到其他每一层。然而传统L层卷积网络有L连接，而DenseNet的任一层不仅与相邻层有连接，而且与它的随后的所有层都有直接连接，所以该网络有L(
densenet论文解析
pdn的博客
06-22 664
简介 最近的工作表明，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，则可以更加深入，更准确，更有效地进行训练。 在本文中，我们接受上面的观点，并介绍了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈的方式将每一层连接到其他层。 而传统卷积网络具有L层时其也具有L层的短连接 - 每层与其后续层之间都有连接 。但是当DenseNet网络为L层的时候，其具有L（L + 1）/2个直接连接。 对于...
DenseNet网络论文学习笔记
charles_zhang_的博客
06-26 565
Densely Connected Convolutional Networks最近的研究表明，如果卷积网络包含接近输入层和接近输出层之间的较短连接，则卷积网络可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们接受了这一观察结果，并引入了稠密卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每一层连接到其他每一层。传统的L层卷积网络有L个连接，每个层和后续层之间有一个连接，而我们的网络有L（L+1/2个直接连接。对于每一层，所有先前层的特征图用作输入，其自身的特征图用作所有后续层的输入。DenseNets有几个
DenseNets
最新发布
04-11
好的，我需要回答用户关于DenseNets的问题，包括其实现和使用方法。首先，我应该回顾一下DenseNet的基本原理，确保自己理解正确。DenseNet，全称Dense Convolutional Network，主要特点是密集连接，即每一层都连接到...
【图像去噪】论文精读：xUnit: Learning a Spatial Activation Function for Efficient Image Restoration
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-27 1078
论文题目：xUnit: Learning a Spatial Activation Function for Efficient Image Restoration —— xUnit:学习空间激活函数进行高效图像恢复CVPR 2018！代替ReLU！新激活函数xUnit提升模型性能！可添加到去噪模型中！近年来，深度神经网络 (DNN) 在许多低级视觉任务中取得了前所未有的性能。然而，最先进的结果通常是通过非常深的网络实现的，它可以达到数十层，具有数千万个参数。
【图像分类】DenseNet论文理解
qq_36926037的博客
10-13 1934
摘要   最近的研究表明：   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，则可以进行更深入、更准确和有效的训练。   连接方式:   接受了上面的观点，介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈方式将每一层连接到其他每一层。   ①传统卷积网络：具有L层则包含L个连接（每一层与其后一层之间包含一个连接）；   ②本文网络（DenseNet）：具有L层则包含L（L + 1）/2个连接。对于每一层，所有先前层的特征图都用作该层的输入，而改成的特征图则用作所有后续层的输入。    De
DenseNet论文总结
ysl_ysl123的博客
06-17 567
DenseNet简介       \space\space\space\space\space\space      DenseNet借鉴了之前的短路连接网络，推出的一种密集连接的网络。下图展示了一个dense block的结构。    &nbsp...
八、DenseNet论文总结
weixin_40620310的博客
09-11 697
八、DenseNet 论文导读 Densely Connected Convolutional Networks（稠密连接的卷积神经网络） 意义：重新思考认识short path和feature reuse的意义，引入稠密连接思想； 相关研究： 1、Short Paths 解决深度神经网络中存在信息流通不畅的问题——输入数据消失以及梯度消失； 例子：ResNet中的跳连结构； 2、多级特征复用 多级特征复用可增加模型表征能力，也就是输出的score map由多级特征共同决定； 优点：无需额外计算，可得到
DenseNet 论文阅读笔记
qq_43488473的博客
10-22 373
05 Densely Connected Convolutional Networks Motivation 如果有shortcut：CNN可以更深、更准确、更好训练 DenseNet：将每一层都连接起来。connects each layer to every other layer in a feed-forward fashion advantage: ​ 1）减缓梯度消失问题 ​ 2）加强特征传播 ​ 3）特征重用 ​ 4）大大减少参数量 当CNN变得越来越深：当关于输入或梯度的信息传过太多层之后，
经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
路人贾的博客
12-29 9693
DenseNet论文（《Densely connected convolutional networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
DenseNet网络
jialibang的博客
08-14 829
DenseNet网络的密集连接机制（其中c代表的是channel级连接操作） 传统的网络在 l 层的输出为： 对于ResNet，增加了来自上一层输入的identity函数： 在DenseNet中，会连接前面所有层作为输入： 其中，上面的 代表是非线性转化函数（non-liear transformation），它是一个组合操作，其可能包括一系列的BN(Batch Normalization)，ReLU，Pooling及Conv操作。注意这里 层与 层之间可能实际上包含多个卷积层。 .
【4】卷积神经网络之DenseNets
j_qin的博客
11-13 2633
SE模块也可以应用在其它网络结构
图像分类算法DenseNet论文解读
qq_32172681的博客
08-21 1611
论文名称：Densely Connected Convolutional Networks 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 如果说ResNet扩展了网络的深度，GoogLeNet扩展了网络的宽度，那么DenseNet就是利用特征图的重用。 一、论文解读 1、DenseNet介绍 传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的下一...
阅读ResNet论文 心得体会
ck8719的博客
03-21 4610
记录一下看resnet论文的心得体会 作者在摘要中提出一个现象：深度的神经网络是很难训练的。因此提出了一种残差学习的框架，使得训练深的神经网络变得相对简单的多。残差神经网络就是为了解决这个问题的。 那么resnet网络相比于 cnn来说有什么优点呢？ cnn随着层数的增多导致训练误差和测试误差都会增加，精度会降低。 但是resnet不会，他这残差神经网络有其特殊的优势。层数越来越多后，例如1000层，一万层，也许提高不了太多精度，但是至少不会降低精度。 以ImageNet举例。作者使用了152层的深度，比V
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