A DenseNet är en typ av f altningsneurala nätverk som använder täta kopplingar mellan skikt, genom täta block, där vi kopplar samman alla skikt (med matchande kartstorlekar) direkt med varandra.
Vad används DenseNet till?
Det kan ses som algoritmer med ett tillstånd som överförs från en ResNet-modul till en annan. I DenseNet får varje lager ytterligare indata från alla föregående lager och skickar sina egna funktionskartor till alla efterföljande lager. Sammankoppling används.
Vad är DenseNet?
DenseNet är en av de nya upptäckterna i neurala nätverk för visuellt objektigenkänning DenseNet är ganska likt ResNet med några grundläggande skillnader. ResNet använder en additiv metod (+) som slår samman det föregående lagret (identiteten) med det framtida lagret, medan DenseNet sammanfogar (.)
Hur fungerar DenseNet?
För att sammanfatta, använder DenseNet-arkitekturen restmekanismen till sitt maximala genom att att varje lager (av samma täta block) kopplas till sina efterföljande lager Denna modells kompakthet gör att de lärda funktioner som inte är redundanta eftersom de alla delas genom en gemensam kunskap.
Vad är skillnaden mellan ResNet och DenseNet?
Skillnaden mellan ResNet och DenseNet är att ResNet använder summering för att koppla ihop alla föregående funktionskartor medan DenseNet sammanfogar dem alla [49].
