CVPR 2017最佳论文解读：密集连接卷积网络

近几年来，随着卷积神经网络（CNNs）的迅速发展，学术界涌现出一大批非常高效的模型，如 GoogleNet、VGGNet、ResNet 等，在各种计算机视觉任务上均崭露头角。但随着网络层数的加深，网络在训练过程中的前传信号和梯度信号在经过很多层之后可能会逐渐消失。先前有一些非常好的工作来解决这一问题。如在 Highway 和 ResNet 结构中均提出了一种数据旁路（skip-layer）的技术来

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