卷积神经网络Densenet的分析与总结

1 简介        最近的研究表明，如果卷积神经网络中靠近输入和输出层之间存在短链接，那么网络可以更深、更精确，并且能够更有效的进行训练。我们接受这一观察并且提出密集卷积神经网络，该网络以前馈方式将每层连接到每个其他层。具有L层的传统的卷积神经网络，其有L个连接，当前层只与下一层有一个连接；而我们提出的DenseNet，其具有L(L+1)/2个连接，当前层与后边的每一层都有一个连接。对于每一层

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