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Densenet受启发于resnet，通过shortcut(skipconnection)建立前面层到后面层的联系，有助于训练过程中的梯度反向传播。相比于resnet，densenet设计了更密集的shortcut，建立了前面的所有层和后面的密集连接。Densenet还通过特征在channel上的...
DenseNet算法即DenselyConnectedConvolutionalNetworks，在某种度上也借鉴了ResNet算法，相关论文获得2017(CVPRBestPaperAward)。AbstractRecentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper,moreaccurate,andefficienttotrainiftheycontainshorterconnectionsbetweenlayersclosetotheinputandthoseclosetotheoutput.
DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（featurereuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR2017的最佳论文奖。
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017.本文作者：奕欣.2017-08-0210:05.专题：CVPR2017.导语：CVPR2017最佳论文作者...
Densenet受启发于resnet，通过shortcut(skipconnection)建立前面层到后面层的联系，有助于训练过程中的梯度反向传播。相比于resnet，densenet设计了更密集的shortcut，建立了前面的所有层和后面的密集连接。Densenet还通过特征在channel上的...
DenseNet算法即DenselyConnectedConvolutionalNetworks，在某种度上也借鉴了ResNet算法，相关论文获得2017(CVPRBestPaperAward)。AbstractRecentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper,moreaccurate,andefficienttotrainiftheycontainshorterconnectionsbetweenlayersclosetotheinputandthoseclosetotheoutput.
DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（featurereuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR2017的最佳论文奖。
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017.本文作者：奕欣.2017-08-0210:05.专题：CVPR2017.导语：CVPR2017最佳论文作者...
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