深度學習---稠密連接網絡（DenseNet）

DenseNet和ResNet的主要區別是DenseNet裏面模塊B的輸出不是像ResNet那樣和模塊A的輸出相加，而是在通道維上連結。這樣模塊A的輸出可以直接傳入模塊B後面的層。 DenseNet的主要構建模塊是稠密層和過渡層。前者定義了輸入和輸出是如何連結的，後者則用來控制通道數，使之不過大。 由於每個稠密層都會帶來通道數的增加，使用過多則會帶來過於複雜的模型。過渡層用來控制模型複雜度。它通過

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