DenseNet——Densely Connected Convolutional Networks
1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接，DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接，每一层都和前面的所有层进行连接，所以称之为密集连接的网络。 针对每一层网络，其前面所有层的特征图被当作它的输入，这一层的输出则作为其后面所有层的输入。 DenseNet 有许多优点：消除了梯度消失问题、加强了特征传播、鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量。 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越
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