DenseNet詳解

一、概述 作爲CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脫離了加深網絡層數(ResNet)和加寬網絡結構(Inception)來提升網絡性能的定式思維,從特徵的角度考慮,通過特徵重用和旁路(Bypass)設置,既大幅度減少了網絡的參數量,又在一定程度上緩解了gradient vanishing問題的產生.結合信息流和特徵複用的假設,DenseNet當之無愧成爲2017年計算機視覺

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