A DenseNet este un tip de rețea neuronală convoluțională care utilizează conexiuni dense între straturi, prin intermediul blocurilor dense, unde conectăm toate straturile (cu dimensiunile hărților caracteristice care se potrivesc) direct cu unul pe altul.
Pentru ce este folosit DenseNet?
Poate fi văzut ca algoritmi cu o stare transmisă de la un modul ResNet la altul. În DenseNet, fiecare strat obține intrări suplimentare de la toate straturile precedente și transmite propriile hărți de caracteristici către toate straturile ulterioare. Se folosește concatenarea.
Ce este DenseNet?
DenseNet este una dintre noile descoperiri în rețelele neuronale pentru recunoașterea vizuală a obiectelor DenseNet este destul de similar cu ResNet, cu unele diferențe fundamentale. ResNet folosește o metodă aditivă (+) care îmbină stratul anterior (identitatea) cu stratul viitor, în timp ce DenseNet concatenează (.)
Cum funcționează DenseNet?
Pentru a rezuma, arhitectura DenseNet folosește mecanismul rezidual la maximum prin făcând fiecare strat (din același bloc dens) să se conecteze la straturile lor ulterioare Compactitatea acestui model face ca cei învățați funcțiile nu sunt redundante, deoarece toate sunt partajate printr-o cunoaștere comună.
Care este diferența dintre ResNet și DenseNet?
Diferența dintre ResNet și DenseNet este că ResNet adoptă sumarea pentru a conecta toate hărțile de caracteristici precedente, în timp ce DenseNet le concatenă pe toate [49].
