论文链接：https%3A//arxiv.org/abs/1608.06993
概念：
密集连接(dense)：网络的第 L 层接受来自第 1、2、... 、L-1 层的输出作为输入
1、Densenet 网络结构
图像：
① Densenet 网络由 3 个 dense block 组成，且每个 block 包含数量相同的 layer，而这些 layer 实际上也是由 BN 层 + Relu + 3 * 3 conv 层组成的，只是 conv 层在卷积的时候会进行 padding，以保证输出的尺寸跟输入的尺寸相同，但是通道数递增某个常数。保证输入输出的尺寸相同是为了方便进行密集连接。
② 第一个 dense block 前接一个 conv 层，conv 层的输出通道数为 16，保持 feature-map 的尺寸不变
③ dense block 内部由密集连接组成，dense block 之间由 transition layer (BN + 1 * 1 conv + 2 * 2 avg pool)组成，transition layer 的作用是降维
④ 最后的 dense block 后接一个 avg pool + softmax classifier
⑤ 三个 dense block 的 feature-map 的尺寸分别为 32*32，16 * 16、8 * 8
注：个人理解为什么 dense 要分成几个 block ，就是为了能够在 block 内进行拼接的时候，可以不需要考虑维度不同的问题，简化了构建网络
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