DenseNet - это тип сверточной нейронной сети, которая использует плотные соединения между слоями через плотные блоки, где мы соединяем все слои (с соответствующими размерами карт объектов) напрямую с друг друга.
Для чего используется DenseNet?
Это можно рассматривать как алгоритмы, состояние которых передается от одного модуля ResNet к другому. В DenseNet каждый слой получает дополнительные входные данные от всех предыдущих слоев и передает свои собственные карты объектов всем последующим слоям. Используется конкатенация.
Что такое DenseNet?
DenseNet - это одно из новых открытий в нейронных сетях для визуального распознавания объектов DenseNet очень похож на ResNet с некоторыми принципиальными отличиями. ResNet использует аддитивный метод (+), который объединяет предыдущий уровень (идентификацию) с будущим уровнем, тогда как DenseNet объединяет (.)
Как работает DenseNet?
Подводя итог, можно сказать, что архитектура DenseNet максимально использует остаточный механизм, заставляя каждый уровень (одного и того же плотного блока) соединяться со своими последующими уровнями Компактность этой модели делает изученные функции не являются избыточными, поскольку все они являются общеизвестными.
В чем разница между ResNet и DenseNet?
Разница между ResNet и DenseNet заключается в том, что ResNet использует суммирование для соединения всех предыдущих карт признаков, в то время как DenseNet объединяет их все [49].
