A DenseNet er en type konvolusjonelt nevr alt nettverk som bruker tette forbindelser mellom lag, gjennom Dense Blocks, hvor vi kobler alle lag (med matchende funksjonskartstørrelser) direkte med hverandre.
Hva brukes DenseNet til?
Det kan sees på som algoritmer med en tilstand som overføres fra en ResNet-modul til en annen. I DenseNet får hvert lag ytterligere input fra alle foregående lag og sender sine egne funksjonskart til alle etterfølgende lag. Sammenkobling brukes.
Hva er DenseNet?
DenseNet er en av de nye oppdagelsene i nevrale nettverk for visuell objektgjenkjenning DenseNet er ganske lik ResNet med noen grunnleggende forskjeller. ResNet bruker en additiv metode (+) som slår sammen det forrige laget (identiteten) med det fremtidige laget, mens DenseNet setter sammen (.)
Hvordan fungerer DenseNet?
For å oppsummere bruker DenseNet-arkitekturen restmekanismen til sitt maksimale ved å å få hvert lag (av samme tette blokk) til å koble til de påfølgende lagene Denne modellens kompakthet gjør de lærde funksjoner som ikke er overflødige ettersom de alle deles gjennom felles kunnskap.
Hva er forskjellen mellom ResNet og DenseNet?
Forskjellen mellom ResNet og DenseNet er at ResNet bruker summering for å koble sammen alle foregående funksjonskart, mens DenseNet sammenkobler dem alle [49].
