A DenseNet konvolúciós neurális hálózat, amely sűrű kapcsolatokat használ a rétegek között, sűrű blokkokon keresztül, ahol az összes réteget (megfelelő jellemzőtérkép-mérettel) közvetlenül összekötjük egymást.
Mire használható a DenseNet?
Az egyik ResNet modulról a másikra átadott állapotú algoritmusként tekinthető. A DenseNetben minden egyes réteg további bemeneteket szerez az összes előző rétegtől, és továbbadja saját jellemző-leképezéseit az összes következő rétegnek. Összefűzés használatos.
Mi az a DenseNet?
A DenseNet az egyik új felfedezés a neurális hálózatokban a vizuális objektumok felismerésében A DenseNet néhány alapvető különbséggel nagyon hasonlít a ResNetre. A ResNet egy additív módszert (+) használ, amely egyesíti az előző réteget (identitást) a jövőbeli réteggel, míg a DenseNet összefűzi (.)
Hogyan működik a DenseNet?
Összefoglalva, a DenseNet architektúra maximálisan kihasználja a maradék mechanizmust azáltal, hogy minden réteg (ugyanazon sűrű blokkból) csatlakozik a következő rétegeihez Ez a modell kompaktsága teszi a tanult A funkciók nem redundánsak, mivel mindegyik közös tudáson keresztül megosztva.
Mi a különbség a ResNet és a DenseNet között?
A ResNet és a DenseNet közötti különbség az, hogy a ResNet az összesítést alkalmazza az összes előző jellemzőtérkép összekapcsolásához, míg a DenseNet az összeset összefűzi [49].