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点击查看原文.摘要.最近的研究表明，当靠近输入的层和靠近输出的层之间的连接越短，卷积神经网络就可以做得更深，精度更高且可以更加有效的训练。.本文根据这一结论，提出了一种稠密卷积神经网络(DenseConvolutionalNetwork,DenseNet)，这种结构将每一层与...
原文链接摘要研究表明，如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接，那么，该网络可以显著地加深，变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet)
论文思路和方法.最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入shortconnection能够让网络更深、更准确、更高效，.另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的...
这篇论文[21]阐述了ResNets很像（展开的）循环神经网络，但是比循环神经网络有更多的参数，因为它每一层都有自己的权重。我们提出的DenseNet结构，增加到网络中的信息与保留的信息有着明…
Recentworkhasshownthatconvolutionalnetworkscanbesubstantiallydeeper,moreaccurate,andefficienttotrainiftheycontainshorterconnectionsbetweenlayersclosetotheinputandthoseclosetotheoutput.Inthispaper,weembracethisobservationandintroducetheDenseConvolutionalNetwork(DenseNet),whichconnectseachlayertoeveryotherlayerinafeed-forward…
经典文章densenet，cvpr2017的bestpaper，16年是resnet。densenet主要还是去对比resnet和inception。resnet是做深，inception是做宽。densenet是利用feature去做文章。Abstract网络结构：靠前的层的输出作为所有靠后层的输入网络优点：减轻梯度消失
论文：CondenseNet:AnEfficientDenseNetusingLearnedGroupConvolutionsDeepneuralnetworksare…第三，在DenseNet基础上进行结构化改进。…
独家|CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”2017-08-0313:14来源:AI科技评论AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能…
DenseNet作者在开头讲述了诸如ResNets、FractalNets、Highway等网络，并总结了一句话：theycreateshortpathsfromearlylayerstolaterlayers.意思就是说，像这种很深的网络，保持梯度不消失，或者减少消失，是通过这种前层和后层直连的方式...
论文思路和方法.最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入shortconnection能够让网络更深、更准确、更高效，.另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的...
点击查看原文.摘要.最近的研究表明，当靠近输入的层和靠近输出的层之间的连接越短，卷积神经网络就可以做得更深，精度更高且可以更加有效的训练。.本文根据这一结论，提出了一种稠密卷积神经网络(DenseConvolutionalNetwork,DenseNet)，这种结构将每一层与...
原文链接摘要研究表明，如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接，那么，该网络可以显著地加深，变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet)
论文思路和方法.最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入shortconnection能够让网络更深、更准确、更高效，.另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的...
这篇论文[21]阐述了ResNets很像（展开的）循环神经网络，但是比循环神经网络有更多的参数，因为它每一层都有自己的权重。我们提出的DenseNet结构，增加到网络中的信息与保留的信息有着明…
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经典文章densenet，cvpr2017的bestpaper，16年是resnet。densenet主要还是去对比resnet和inception。resnet是做深，inception是做宽。densenet是利用feature去做文章。Abstract网络结构：靠前的层的输出作为所有靠后层的输入网络优点：减轻梯度消失
论文：CondenseNet:AnEfficientDenseNetusingLearnedGroupConvolutionsDeepneuralnetworksare…第三，在DenseNet基础上进行结构化改进。…
独家|CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”2017-08-0313:14来源:AI科技评论AI科技评论按：CVPR2017上，康奈尔大学博士后黄高博士（GaoHuang）、清华大学本科生刘壮（ZhuangLiu）、Facebook人工智能…
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论文思路和方法.最近的一些卷积神经网络都证实了在网络当中加入shortconnection能够让网络更深、更准确、更高效，.另一方面，最近的一些resnet的变种往往可以用更浅层的模型达到和深层的模型差不多的性能，这些充分说明了现有的卷积神经网络学习得到的...
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