CVPR2017 oral———DenseNet分析（Densely Connected Convolutional Networks）
相对于ResNet及Inception的变化 众所周知，最近一两年卷积神经网络提高效果的方向，要么深（比如ResNet，解决了网络深时候的梯度消失问题）要么宽（比如GoogleNet的Inception），而作者则是从feature入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数。 DenseNet优点 1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失） 2、加强了featu
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