解决的问题还是：随着网络的加深梯度消失会更加明显。
方案：每一层的输入包含所有前层的输入
优点：
网络更窄，参数更少，网络可以更深解决梯度消失的问题
resnet公式：
image.png
densenet公式：
image.png
battleneck layer: 由于每一层的输入是和之前所有层相关联，假设没有bottleneck如果每层的输出是32个通道，那32层的输入那就是3132接近1000个通道，如果加上11的卷积，（代码中的11卷积的channel是growth rate4）通道是128，然后在做3*3的卷积，大大减少了计算量。
transition layer:在两个dense block 之间， 将这些输出缩小到多少倍。
减轻了梯度消失 加强了feature传递 更有效的利用了feature 减少了参数数量 解决的问题还是：随着网络的...
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本文标题：DenseNet
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/duffrktx.html
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