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有些sci源期刊不是全部被收录的
你这种情况是不行的，先不说会不会影响发表，如果这样做了是牵涉到一稿多投的情况了，对你自己的也不好的。所以，你最好安安分分的重新写一份论文再投国际会议，毕竟这是一个上了档次的会议，是不会允许这种情况发生的。
最好不要一稿多投
对的，会被sci收录并拿到检索号
正确的发表步骤应该是：了解期刊——选择合适的期刊——投稿——顺利发表。
对于作为本科生的同学来说，期刊无疑是一个很高大上的词汇，对于期刊的分类更是一头雾水。
首先：了解你要发表何种类型期刊。
接着：如何选择自己专业的期刊。
当我们了解自己需要发表何种类型的期刊类型之后，可以通过知网搜索该种类型期刊。
第一步：点开知网，选择出版物检索。
第二步：选择期刊导航。
第三步：根据学科选择自己的专业。
第四步：点开对应出版物，了解具体信息。
投稿及发表常识：
一、论文发表周期及收费
1、发表周期与上网周期
刊物级别越高，审稿和发表周期越长。
一般省级刊物时间一般在1-6个月；核心刊物一般要经过内审外审等多轮审稿，审稿一般3个月，发表周期在3-10个月不等。另外，纸质期刊正式出版，可以在相关网上数据库中检索出来，一般在纸质期刊出版后2-3个月可以检索。
不同学科、不同刊物，发表周期各有不同。
2、出版周期
出版周期指的是期刊在一定时间内出版期刊的版数。常见的出版周期：
年刊：一年出版一次。
季刊：一个季度出刊一次。
双月刊：每两个月出刊一次。
月刊：每个月出刊一次。
此外还有半月刊、旬刊、周刊。
当前出刊周期越长，会被认为论文质量较高。
3、收费
国内学术期刊，经过国家政策文件的指导，建议收费，目前大多数为收费发表论文，也就是说，作者发表论文需要支付版面费。
学术期刊在发行经费方面一向比较艰难，这个问题很容易理解。一般作者是不会花钱买一些学术性质的杂志来看的，多数以单位合作的形式发行。所以自2003年来，学术期刊陆续开始在稿件审核通过后收费发表论文。收费一般按照版面（字数）来衡量。
但是对于一部分优秀期刊而言，相关单位会给与经费来办好刊物，促进学术研究的发展。
二、投稿常识
1、投稿途径之一：官方途径投稿。
（1）具体途径
官方网站投稿系统、官方邮箱、寄送纸质稿等。该途径投稿一般来说审稿时间较长，2-3个月，易被退稿，拒搞。该途径投稿适合稿子质量较高、单位评优评先要求之下的情况。
该途径也是学术界用的最多的，目前各个期刊陆陆续续开通官方网站与官方投稿系统。采用官方投稿系统，方便作者投稿，查看审稿进度，方便编辑一方收稿与外审，是目前期刊投稿的趋势。
（2）该途径投稿的流程：
作者完稿——稿子投送至官方邮箱或者系统——期刊社初审——期刊社外审——期刊社终审——修改及其完善——录用——出刊——上网
在该流程中，不符合的稿子一般在初审就会被拒，外审主要审查论文的质量、观点、科学性与学术价值。
（3）被拒搞常见原因
该途径投稿难度较大，原因有：稿子不符合期刊内容和期刊征稿方向、论文不符合期刊征稿规范、稿子质量过低、稿件不具备相关硬件条件（例如基金项目资助、作者学历与职称要求、单位要求）。
（4）该途径投稿的常见问题：
第一，找不到邮箱。
第二，投错邮箱。通过百度显示的邮箱一般是网站的邮箱或者部分不良中介的邮箱。
第三，进错网站。部分专业从事做网站的互联网用户可以作出与官方网站类似的网站，并且冒充网站征稿与收取高额发表费用，该情况下的副教授、高校博士生较多。
第四，期刊官方邮箱被盗取。部分互联网用户采用技术手段，盗取期刊官方邮箱，以征稿和取高额发表费用。
（5）寻找官方网站或者邮箱途径：
第一，已经出版的纸质期刊上会附有官方网址、邮箱、地址等。
第二，知网、维普、万方的该期刊页面，与该期刊官方网站与投稿系统的链接。
第三，该期刊在各个数据库的征稿函或者投稿注意事项。
2、投稿途径之二：文化公司中介
为解决多数作者缺乏投稿知识与投稿途径，加之部分期刊征稿难的问题，部分文化公司获得部分期刊征稿代理权，负责对接作者与期刊社之间的投稿事宜。该途径的特点：信息更新较快、审稿时间较短（一般1-3天）、稿子录用率高、发表周期短（速度快）。
论文发表对于学子保研考研、奖学金申请加分等方面都有重要作用，有能力有意愿的同学要尽可能写出一篇优质文章进行投稿喔！
在CN刊物上发表论文的步骤:
1.
首先写好论文;
2.
选择合适的期刊,根据写的内容进行选择,可以看看参考的文献中是否有类似的,并且应该根据文章的水平选择学术水平相符的期刊;
3.
选择好后根据期刊的投稿要求对论文进行排版;
4.
把文章寄到编辑部,有些期刊需要评审费,等待文章审稿结果。有三种可能:退稿、修改、直接发表;
5.
第一种情况需要修改后投其他期刊,第二、三种情况根据编辑部要求进行;
6.
审稿时间大概1到3个月,当文章正式录用后编辑部会正式通知,发录用通知;
7.
交版面费,有极少期刊不收,一般大概100到200元每页
何在期刊上发表文章论文？ 如何在期刊上发表文章论文？都听说，某某人（教授、研究生、博士生）在某某期刊上发表论文、文章多少篇。。。如何在期刊上发表文章论文？能发表文章论文的条件是什么？程序是什么，如何申请？包括国内期刊，和国外期刊。。。 展开被碰撞的艺术2019-10-20 TA获得超过1.1万个赞关注发布论文可以通过以下两种方法：1、通过导师介绍；2、自主选择论文代发机构发表。选择期刊准备提交在提交稿件之前，您必须选择要发布的期刊。重要的是要注意，每种期刊都有自己的风格和特征，并且通过选择与论文领域相匹配的期刊来更容易出版。有数百种期刊，每种期刊都有自己的要求。修改稿件论文通过后，期刊编辑将与作者联系。一般来说，论文不会一次通过。需要对其进行多次修改以编辑手稿并提交评论和要求。此时，仅需要根据编辑者的要求进行修改。是。与负责编辑交谈时，应保持真诚开放的态度，这将有助于拉近两个人之间的距离，为您提供更好的建议，并且出版更加顺畅。
和期刊的投稿方式差不多。
IF是指期刊的影响因子，5以上的意思是你发的论文的期刊的影响因子加起来综合超过5即可
一般是没有影响的。论文发表：顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。主要为企事业单位员工、教师、科研工作者、高校学生等为了呈现学术成果及理论水平，而采取的一种行为，论文发表的载体主要为学术期刊、报纸。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上。
一般是1-3篇左右。sci论文是博士毕业常见的要求，发表几篇，什么时候发表，是见刊还是检索等，会因学校不同而有差异。
博士就读的学校有很多，每个学校对于博士发表论文都有相应的规定。关于发表sci论文的篇数，有的多，有的少，甚至同一学校，不同的学科，也有不同的篇数要求。比如：1、北京航空航天大学数学(统计学)学科(1)基本要求(满足以下两个条件之一)：①在SCIE收录源刊物上发表2篇论文;②在SCIE收录源刊物上发表1篇论文，另外在EI、MEDLINE收录源刊物或在《中国科学》(中文版)、《数学学报》、《应用数学学报》、《计算数学》或《系统科学与数学》上发表2篇论文。(2)免盲审要求：在本学科领域SCIE收录源期刊(分区表中Q1区或Q2区)上发表1篇论文。2、北京航空航天大学材料科学与工程、化学学科(1)基本要求：在SCIE收录源刊物上发表3篇论文，影响因子累计达到3.0(含)以上，且至少在国外期刊上发表1篇影响因子达到1.0(含)以上的论文。(2)免盲审要求：在SCIE收录源刊物上发表论文的影响因子单篇或累计达到8.0(含)以上，且至少在国外期刊上发表1篇影响因子达到3.0(含)以上的论文。3、西北工业大学理学类博士学位，须满足下列条件之一：(1)在SCI、EI检索源刊物和《西北工业大学学术论文投稿指南》上发表本学科学术论文4篇。其中，至少2篇刊物论文被SCI检索(数学学科至少1篇被SCI检索)，至少1篇为外文撰写。(2)在SCI检索国际学术刊物上发表至少1篇高水平学术论文，论文属SCI 1区(数学学科属SCI 1区或2区)，或SCI影响因子累计达到5.0(数学学科为4.0)以上。如何才能具备发表SCI论文的能力，这里我们分享三点基本功：专业扎实、英语扎实、科研工具扎实。（1）专业扎实专业书本(textbook)一般是讲广泛接受的、陈旧的知识。这个知识肯定要懂，而且对一些数据、公式、或者专业常识能做到非常熟练。（2）英语扎实现在年轻一代的英语比我们那个时候要好。所以，这里我不想多说。平常看文献的时候，多注意作者（最好其母语是英语）的用词，句子的展开、段落的发展。（3）科研工具扎实包括室内野外（如果需要）实验技能、写文章过程中需要的主要软件工具。关于实验方面的，不同专业要求不一样。在这儿我想说的是，从原始数据到文章成稿的过程中，你可能用到的软件工具：文字的（e.g. Word ）、图形的(e.g. Origin, sigmaPlot…)、数据分析统计的(e.g. Excel, SPSS or SAS…)、数据模拟 的(e.g. MathCad, Matlab…)、文献管理的(e.g. Endnote…)及其专业软件。你如果熟练掌握以上软件，不但写文章的效率快，而且文章具有一定的深度。
论文出刊后，收到刊物后1－3个月内，可以在知网，万方检索到论文。
那么这个可以检索到的前提是你所发表的期刊，是被知网，万方数据库收录的。如果你发表的期刊，不被这两个数据库，或者其中之一收录，那么你发表的论文多久也不会在这两个数据库检索到。一般来说如果你的论文被录取，杂志社会给你发录稿通知的，录稿通知证明你的文章在该期刊发表，杂志出刊后，也会给你邮寄样刊，期刊上网的话，大概出刊后的一两个月左右上期刊网甚至会三个月，当然前提是你投稿的是正规期刊。
扩展资料：
论文发表技巧：
1、稿子的质量要说得过去。稿子的质量是一个很抽象的东西，但也有一个大致通用的标准，即，观点正确，文字通畅，逻辑严密，结构合理，结论有创新，等等。如果您有了这样的文章，就可以进行下一步投稿的事情了。但是，由于我国学术界的特殊情况，文章质量达到发表的要求并不是太难的事情，或者经过我们的修改就可以发表。关于质量，可以参考日本质量专家的话，质量的核心是实用性。
2、文章的选题要与刊物的定位对路。每一本刊物都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位，投稿前必须先对此进行了解。还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊，这直接影响您的稿件发表的速度。
3、尽量提前2—3个月投稿。一般的学术刊物，从接收稿件到样刊出来，需要2－3个月。如果是核心刊物，则需要半年，或许更长时间。虽然最近几年，有很多刊物变成了月刊、半月刊，甚至旬刊，但还是提前准备为好。
4、注意格式规范，还要控制字数。因为很多刊物是按计空格字数收费的，所以，您要根据需要确定文章的字数，省得花冤枉钱。比如，高校评中级职称一般3500字就可以了，社会上评高级会计师、高级工程师等，3000字以上即可。还要注意，如果文章有图表，则要适当增加版面。
5、客观看待文章的学术性。有人说，天下文章一大抄。这话说得不是没有道理。但是如果你不会运用材料，就会出问题。前不久，就有一位作者因为抄袭了别人的文章，被原作者和杂志社揪了出来，面子很不好看，又误了自己的事情。由此看来，学术性也是个相对的概念，一定要把握好这个度。关于一般性学术文章的创作，我总结了一个16字方针供大家参考：同类归整，提炼题目，逻辑组合，编辑成文。
6、目前投稿的方式以电子邮件为主。除了少数刊物外，绝大部分学术刊物都采用电子邮件方式投稿，这样可以随时回复稿件处理方案，提高工作效率。目前，有相当一部分刊物已经承诺48小时回复作者处理意见。
7、版面费起到破财免灾的作用。有很多作者提起版面费很不舒服，也有很多人认为是可以理解的。我研究的结果，持反对和支持意见的大概一半对一半。关于版面费的问题，很复杂，这里我就不多讲。这也不是三两篇文章能说清楚的。但是，对大部分作者本人来说，多数情况下，采取一种实用主义态度为好，能解决自己的现实问题就行。对这个问题，我作为编辑实际上也很无奈。
8、发文章一般不用找熟人。有很多人认为，发文章要找熟人，我认为不用。反正都是要花钱，何必呢？也许找了熟人，花更多的钱。但这也不能一概而论。有相当一部分机构，具有很高的专业素养和良好的职业道德，他们完全可以为您提供这方面的帮助。
不全是这样的！！同等学力有何报考要求在国家基本规定(毕业两年以上)的基础上，各招生单位会根据自己的实际情况，对同等学力考生做出自己的规定。比如要求本科段课程成绩、英语水平、发表论文或有科研成果等等。综合各招生单位对同等学力考生的要求，主要有以下几个方面： 1、通过本科段课程。各招生单位对同等学力考生的要求，大都主要体现在对本科段课程学习程度的要求上。在具体要求上，有的学校要求考生必须通过5门以上本科段核心课程成绩，有的要求8门以上，有的要求10门以上，还有的要求必须在本专业专升本并通过本科段的所有核心课程。之所以如此，是因为招生单位将考生通过本科段课程的要求视为考生是否达到同等学力的重要条件。所以，并不是只要专业毕业两年就可以报考了，考生应详细了解招生单位的具体要求并提早做好准备。在报名前应到本科段就读学校开具由教务部门出具的成绩证明单。自考生到自考办开具证明。 2、英语达到本科毕业水平。很多同等学力考生认为，考研需要过英语四级。其实，英语水平的要求招生单位各不相同，只有少数学校对同等学力考生的英语水平做出特别规定，考研并非一定要过四级。何况从2006年开始不允许社会考生报考四六级了，届时招生单位也会对此做出适当调整和灵活处理。其实，随着研究生招生政策的日趋灵活，招生单位把自主权放到各有关院系。比如对英语水平有的高校只是在原则上规定“英语达到本科毕业水平”，至于具体作何要求，则由各院系掌握。 3、要求发表论文或有科研成果。很多同等学力考生表示这很不现实。其实，各招生单位对此也了解，只是对同等学力考生作出更高要求而已。在招生录取上会有灵活或变通的形式来处理，比如只要考生出示论文，并不一定要发表。考生在复试时只要能够提供足以证明自己水平的材料，比如论文、科研发明等材料即可。也有少数学校虽然要求招生简章中做此要求，实际上并不需要论文。当然，考生还是尽量能够达到招生单位的要求，以提高自己复试成功的几率。 4、复试时要加试两门专业课。加试是对同等学力考生的基本要求，也是国家教育部的统一要求，其目的在于以直接的形式检测考生的实际水平。加试要求考生必须达到及格水平。对于专业课加试的情况，考生应该在初试完毕接到复试通知后，尽早了解报考专业的要求，提早做好准备。
关于2012,18(4):58-61的含义，做如下解答：
表明该篇论文来自这个期刊的一些信息，2012表示2012年，18表示卷号，4表示期号，58-61表示从第58页开始到61页结束。
举例如下：
周雷皓,刘桂莲.复杂反应的代数分析建模方法[J].化工学报,2018,69(03):1030-1037.
表示《复杂反应的代数分析建模方法》这篇论文的作者是周雷皓和刘桂莲。
这篇文章发表在《化工学报》这个期刊上。
该版期刊的发表年份是2018年，该版期刊的卷号是69卷，期号是03期。
《复杂反应的代数分析建模方法》论文所在起止页码是1030-1037页。
核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，是我国学术评价体系的一个重要组成部分。它主要体现在对科研工作者学术水平的衡量方面，如在相当一批教学科研单位申请高级职称、取得博士论文答辩资格、申报科研项目、科研机构或高等院校学术水平评估等，都需要在在核心期刊上发表一篇或若干篇讠仑文。所以，只有具备了以上一定的条件就可以在核心期刊上发表讠仑文了。。建议你去品 优 刊咨询一下再做决定
2017年发表在顶级学术期刊《人类生殖学快讯》上的一篇论文显示，生物学家针对人类男性精子数量变化展开了一次大规模的调查；
在对来自欧洲、澳洲等各个国家的45000名男性的精子样本进行了多达185项的分析后发现，在过去的40年里，西方男性的精子总数下降了59%以上，精子浓度下降了52.4%。
也就是说现在的男性相对于自己的祖父这一辈人精子数量少了一半，40年前人类男性精子浓度大约为9900万个/毫升，现在为4710万/毫升；
如果按照这样的趋势发展，到了2050年人类男性精子浓度会下降到大约1500万个/毫升。这将在很大程度上会影响人类正常的繁衍，导致更多的生殖问题，以及更严重的生育率下降的问题。
甚至在未来导致人类无法正常的自然生殖，必须依靠科技手段的辅助，例如人工授精、试管婴儿等等。
虽然技术可以帮助我们生殖，但是造成精子数量下降的原因也会给我们的身体健康造成困扰。
那么男性精子为什么会大幅下降呢？
这方面的因素有很多，但都可以归结为现在的生活环境的改变，例如长期的酗酒、吸烟、肥胖缺乏锻炼导致的身体机能下降，还有长期以来的大气环境污染，长期暴露在含有碳颗粒、重金属微粒、有害气体的大气中都会给男性生殖造成影响。
已经有论文显示，这些空气中的有害微粒已经经过我们的呼吸系统进入了人体体内的细胞当中，科学家已经在人类胎盘当中发现了纳米级别的碳颗粒和重金属颗粒，它们来源多为汽车尾气和工业污染。
本次论文的主要作者认为，以上都是显而易见的影响，还有一个更为隐蔽的因素影响，人们每天都会接触到的化学物质添加剂、食品农药残留也会对男性生殖健康产生重要的影响；
因为这些化学物质能够干扰身体正常的激素水平，改变人类的性发育节奏和生殖健康，不仅仅是对男性有影响，对女性来说这些化学物质会导致现在很多的小孩过早的进入青春期，以及成年以后卵子质量的下降和更多不明原因的习惯性流产。
这种日常生活中能够接触到的干扰内分泌的化学物质可能有数百种，但是论文作者研究最多的是邻苯二甲酸盐，这是一大类化学物质的总称；
其中一类例如邻苯二甲酸酯，可以用作塑料的增塑剂，使得塑料变得更加柔软具有弹性；
也可以用在个人护理产品当中，例如护肤品、指甲油、洗发水等等，可以促进护肤品中的某些成分被皮肤快速地吸收，以及长时间的让护肤品中的一些成分保留在皮肤上，持久的留香。
还可以用在塑料玩具、食品外包装、塑料软管，这些和我们的接触最多、甚至入口的产品上，它还会被用在杀虫剂当中，也会跟着食物上农药的残留进入人体。
科学家认为邻苯二甲酸酯具有降低睾丸激素的能力，是引起男性生殖问题的“罪魁祸首”，当然女性也难逃被侵害，毕竟这种东西在指甲油里面的含量是最高的，常用的化妆品当中也有这些东西。
目前各个国家已经对各类具有危害的邻苯二甲酸酯做出了限制使用的规定，在不同产品的添加当中制定了严格的使用规范。
虽然我们无法避免直接接触这些带有添加剂的产品，但为了防止这些化学物质直接从口进入人体，我们平时还是少用塑料器皿，尤其是在加热的时候尽量使用玻璃、陶瓷器皿。
然后是双酚类化学物质，它们添加在塑料当中的作用刚好跟邻苯二甲酸酯相反，它们可以使得塑料强度变高、变硬，随意这种物质常被添加在婴儿奶瓶、饮水瓶和其他硬塑料产品中。
最常见的就是双酚A（BPA），以前双酚A的用途非常广泛，常被添加在奶瓶、医疗器械、食品包装当中，但是后来经过动物实验发现双酚A具有模拟雌激素的作用，会引起雌性动物早熟、精子质量下降，雄性生殖健康等问题，现在已经禁止了在奶瓶当中添加双酚A，
取而代之的双酚s（BPS）、双酚F（BPF）等等。但这些东西是否就绝对安全谁也说不准，因此给婴儿的奶瓶如果没有必要的需求，尽量选用玻璃材质。
去年发表的一篇论文显示，科学家首次在人类胎盘当中检测到了微塑料，这是日常使用的塑料产品上脱落下来的塑料微颗粒和纤维，不仅从口鼻进入了人体的大循环系统，更是侵入到了微循环当中。
可想而知，其中的添加剂早已对人类产生了破坏性的影响。
最后一种令论文作者担心的化学物质就是农药，从滴滴涕一直到草甘膦，这些物质进入人体同样会对我们内分泌系统构成威胁。
现在人类能够彻底避免这些伤害吗？
基本上很难做到，除非你不想过正常生活，不买任何塑料产品，不买任何化妆品，不戴塑料手套吃炸鸡、不喝奶茶等等，整天吃无任何化学残留的有机食品。
相信任何人都办不到，唯一能解决这个问题的就是：我们制造业需要变革，找到更安全的化学物质替代这些有毒的物质。
或者是直接找到一种更环保的材料替代无处不在的塑料，人类在这方面还有很长的路要走。
论文：
Temporal trends in sperm count: a systematic review and meta-regression analysis
doi.org/10.1093/humupd/dmx022
Detection of Various Microplastics in Human Stool
doi.org/10.7326/M19-0618
Evidence for the presence of air pollution nanoparticles in placental tissue cells
doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142235
因为现在的年轻人压力越来越大了，让他们的身体都随时保持着一个压力的程度。
因为随着科技的发展人们现在越来越多的工作依赖于电子产品，而电子产品对人类的身体健康不利，辐射非常大能够杀死精子。
大名鼎鼎的DenseNet，17年CVPR的best paper（当然有争议是后话），不得不读。黄高博士的扛鼎之作，之前在读他的Snapshot-Ensembles时感觉就很舒服，整个文章逻辑很清楚，实验对比做的也十分全面，相信这篇best paper更是没有问题，会给读者一种爽的感觉。
2019.2.20 2852次。绝对值很高，但相比其他经典网络，ResNet，GoogLeNet之类，有些差距。
本篇在16年8月挂到arXiv上，中了2017年CVPR，是继16年何大神的ResNet之后，第二个华人的best paper， 这里 有个作者本尊的talk，现场讲解。一作Gao Huang（黄高）05年北航的本科生（GPA第一），15年清华博士毕业（读了6年。。），后来在康奈尔待了3年做博后，此刻在清华作青椒，本篇是在康奈尔时的工作。二作刘壮（同等贡献）也是碉堡，现在在伯克利做博士生，之前是清华姚班的（13级），发这篇文章时还在清华，也就是说 本科生 。。。最近以一作的身份新发了一篇《Rethinking the Value of Network Pruning》，中了19年的ICLR，同时也是18年NIPS的best paper award。。这个世界太疯狂了，这都不是潜力股了，而是才华横溢溢的不行了。
官方实现在这里：
黄高个人主页在这里：
刘壮个人主页在这里：
先前的研究中说明只要网络包含短路连接，基本上就能更深，更准确，更有效的训练。本文基于这个观察，引入了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每个层连接到所有层。传统的卷积网络L层有L个连接，而DenseNet有 个直接连接。对于每一层，它前面所有层的特征图都当作输入，而其本身的特征图作为所有后面层的输入（短路连接被发挥到极致，网络中每两层都相连）。DenseNet具有几个引入注目的优点： 可以缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征重用，并大幅减少参数数量。
随着CNN变得越来越深，一个新的研究问题出现了：随着输入信息或梯度通过多层，它在到达网络结尾（或开始）处就消失了。ResNets和Highway Networks通过恒等连接将信号从一层传输到下一层。Stochastic depth通过在训练期间随机丢弃层来缩短ResNets，以得到更好的信息和梯度流。FractalNets重复组合几个并行层序列和不同数量的卷积块，以获得较深的标准深度，同时在网络中保持许多短路径。尽管上述方法的网络结构都有所不同，但它们有一个共同特征：创建从早期层到后期层的短路径。
本文提出一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流， 将所有层（匹配特征图大小）直接相互连接 。为了保持前向传播性质，每个层从所有前面的层获得附加输入，并将其自身特征图传递给所有后续层。
至关重要的是，与ResNets相比，在传递给下一层之前， 不是通过求和来合并特征，而是通过concat来合并特征 。因此， 层有 个输入，包括所有先前卷积块的特征图。其特征图被传递到后续所有 层。这在L层网络中引入了 个连接，而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式，所以称本文方法为密集连接网络（ Dense Convolutional Network DenseNet）。
相比传统卷积网络，这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是，它需要更少的参数，因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet的层非常窄（如每层只有12个滤波器），只给网络的"集体知识"增加一小组特征图，并保持其余的特征图不变。
除了更好的参数利用率之外，DenseNet的一大优势是它改善了整个网络中的信息流和梯度，使得网络更易于训练。每层都可以直接访问损失函数和原始输入信号的梯度（ 我屮，这不就是GoogLeNet当时为解决梯度消失而在中间层引入分类器那种ugly办法的替代吗 ），从而导致隐式的深度监督。这有助于训练更深的网络。
与DenseNet相似的级联结构早在1989年就提出来了。。Adanet的提出差不多是与DenseNet并行的，跨层连接也相似（话说竞争真激烈。。）
本文作者提出的另一个网络Stochastic depth说明并非所有层都需要，在深度残差网络中存在大量冗余的层。本文的部分灵感也来源于此。
相比从极深或极宽的架构中提取表示能力，DenseNet是通过 特征重用 来利用网络的潜力，得到易于训练和高参数效率的压缩模型。相比从不同层拼接特征的Inception网络，DenseNet更简单有效（看来Inception因其结构复杂性没少被批判）。
定义 为单张输入图像，网络由 层组成，每一层实现非线性变换 ，其中 为层的索引号。 可以是BN，ReLU，Pooling，Conv等操作的复合函数，定义 层的输出为 。
传统的层连接： 。ResNets增加了跳跃连接： 。ResNets的一个优势是梯度可以通过恒等函数直接从后面的层流向前面的层。然而，恒等函数和 的输出通过加法合并，有可能会阻碍网络的信息流。
本文引入与ResNets不同的连接模式：从任意层到所有后续层的直接连接（图1）。结果就是，第 层接收所有之前层的特征图作为输入： 。为了便于实现，concat 的多个输入为单一张量。
受ResNet v2启发，定义 为三个连续运算的复合函数：BN，ReLU，3 x 3 Conv
当特征图的大小改变时，concat运算是不可能的，然鹅，卷积网络的一个关键组成部分就是下采样层，通过它可以改变特征图大小。为了便于在架构中进行下采样，将网络划分为多个密集连接的密集块（dense blocks），如图2所示。
将密集块之间的层称为过渡层（transition layers），它们进行卷积和池化。本文实验中的过渡层由BN，1 x 1卷积和 2 x 2平均池化组成。
如果每个函数 生成 个特征图，它后面跟着的 层有 个输入特征图，其中 是输入层的通道数。DenseNet和现有网络架构的一个重要区别是DenseNet可以有非常窄的层，如 。本文将超参数 定义为网络的成长率（growth rate）。对此的一种解释是，每一层都可以访问其块中所有前面的特征图，即，网络的『集体知识』。可以将特征图视为网络的全局状态。每一层增加自己的 个特征图到这个状态。成长率反映了每层由多少新信息对全局状态有贡献。全局状态一旦写入，就可以被网络中的任何地方访问，而不像传统网络那样，无需从一层复制到另一层。（全文精华应该就是这一段了）
1x1 conv非常有用（提升计算效率），本文也大用特用。本文定义DenseNet-B的 为 BN-ReLU-Conv(1x1)-BN-ReLU-Conv(3x3)
为了使模型更紧凑，可以减少过渡层的特征图数量。如果密集块包含 个特征图，定义接下来的过渡层生成 个特征图，其中 表示压缩率。定义 的DenseNet为DenseNet-C，本位实验中设置为 。当同时使用瓶颈层和压缩过渡层时，定义模型为DenseNet-BC。
非ImageNet数据集采用同一个架构，由3个密集块构成。ImageNet的架构如表1所示
CIFAR SVHN ImageNet
所有网络都用SGD。
CIFAR和SVHN的batch size为64，epoch分别为300和40，初始学习率为0.1，在50%和75%的epoch时分别除10。
ImageNet的batch size为256，90个epoch，初始学习率为0.1，在30和60epoch时分别除10。
weight decay为 ，动量为0.9。用He初始化。
对于CIFAR和SVHN，还在每个卷积层后接了dropout层（除第一个卷积层外），丢失率为0.2。
看表2的最后一行
DenseNet可以利用更大更深模型表示能力的增长。
如图4所示
主要用DenseNet-BC和ResNet作比较。
表面上看，DenseNets和ResNets没什么不同，两个式子的差别仅仅是输入从加法变为concat，然而，这种看似很小的修改导致两种网络架构的行为明显不同。
因为鼓励特征重用，所以得到更紧凑的模型。
如图4所示。
对DenseNets准确率提升的一种解释是各个层通过短路连接从损失函数接收额外的监督（某种深度监督）。DenseNets用隐式的方式执行相似的深度监督：网络顶部的单个分类器通过最多两到三个过渡层为所有层提供直接监督。 然而，由于在所有层之间共享相同的损失函数，因此DenseNets的损失函数和梯度基本上不那么复杂。
和随机深度的对比，随机深度有点类似DenseNet：如果所有中间层都随机丢弃，那么在相同的池化层之间的任意两层都有可能直接连接。
DenseNet就是好，就是好啊就是好。在遵循简单的连接规则的同时，DenseNets自然地整合了恒等映射，深度监督和多样化深度的属性。
又是一篇没有什么数学公式的paper，越来越感觉深度学习像物理，很多结果都是基于做实验得到的。通过对实验的观察对比分析，找出实验中的缺陷不足，从而去改进，然后发paper。黄高博士的写作套路还是非常讨喜的，特别是开头的地方，娓娓道来，一步一步告诉你为什么要这么做，为什么要引入这一步。此外，DenseNets和作者本人的工作『随机深度』也有千丝万缕的关系，看来功夫做扎实了，沿着一条道路是可以出一系列成果的。
这是个好问题。。是要进一步衍生ResNet吗？
提出密集连接结构，将ResNet的跳跃连接发扬光大为两两连接
效果比ResNet还好，通过减少滤波器个数（文中称作成长率），参数量也下来了
感觉效果提升并没有那么明显，被后续出来的ResNeXt超过了
各种网络结构的实现：
黄高本人视频讲解：
作者本人的解答： CVPR 2017最佳论文作者解读：DenseNet 的“what”、“why”和“how”
DenseNet的3个优势：