DenseNet翻译

摘要 近期的研究发现，如果在靠近输入和靠近输出的层之间存在连接的话，卷积神经网络可以更深，更加准确，并且能够更有效地进行训练。本文提出DenseNet。每一层与其他层之间使用反馈的方式进行连接。传统的L层卷积神经网络有L个连接，DenseNet有L(L+1)/2个直接连接。对于每一层，前面层的所有特征图作为输入，输出的特征图作为之后层的输入。DenseNet有以下几个优势：能够有效缓和梯度消失问题

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