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本文介绍的DenseNet是CVPR2017的bestpaper，它具有缓解梯度消失、增强特征传播、鼓励特征复用、大幅减少参数数量等等优点。下面从其思想与实现角度进行分析，pytorch实现见：CVPR2017最佳论文DenseNet（二）pytor…
CVPR2017最佳论文作者如何阐述DenseNet的原理？您正在使用IE低版浏览器，为了您的雷锋网账号安全和更好的产品体验，强烈建议使用更快更安全的...
CVPR2017最佳论文作者解读：DenseNet的“what”、“why”和“how”｜CVPR2017云栖大讲堂2017-08-012010浏览量简介：雷锋网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）…
专栏首页量子位CVPR2017最佳论文出炉，DenseNet和苹果首篇论文获奖CVPR2017最佳论文出炉，DenseNet和苹果首篇论文获奖2018-03-282018-03-2815:52:23阅读5580李林编译整理量子位报道|公众号QbitAI...
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…
本文学习CVPR2017最佳论文DenseNet，论文中提出的DenseNet（DenseConvolutionalNetwork）主要还是和ResNet以及Inception网络做对比，思想上有所借鉴，但是却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效，在CIFAR指标上全面超…
CVPR2017最佳论文出炉，DenseNet和苹果首篇论文获奖.正在夏威夷举办的CVPR2017，刚刚评出了今年的两篇最佳论文(BestPaperAwards)：.一篇是DenselyConnectedConvolutionalNetworks，作者包括清华大学的ZhuangLiu、康奈尔大学的GaoHuang和KilianQ.Weinberger，以及Facebook研究员Laurens...
CVPR2017最佳论文出炉，DenseNet和苹果首篇论文获奖.正在夏威夷举办的CVPR2017，刚刚评出了今年的两篇最佳论文(BestPaperAwards)：.一篇是DenselyConnectedConvolutionalNetworks，作者包括清华大学的ZhuangLiu、康奈尔大学…
这就是densenet【1】，CVPR2017最佳论文，可以看作是一个发挥到极致的resnet。2为什么会设计densenet？大家如果对resnet理解不够深的话，可以回过头去读我们的上一期对resnet的解读。残差连接的必要性和有效性，在那篇文章中做了很详细的解读。
DenseNet基于特征复用，能够达到很好的性能，但是论文认为其内在连接存在很多冗余，早期的特征不需要复用到较后的层。为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。
本文介绍的DenseNet是CVPR2017的bestpaper，它具有缓解梯度消失、增强特征传播、鼓励特征复用、大幅减少参数数量等等优点。下面从其思想与实现角度进行分析，pytorch实现见：CVPR2017最佳论文DenseNet（二）pytor…
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这就是densenet【1】，CVPR2017最佳论文，可以看作是一个发挥到极致的resnet。2为什么会设计densenet？大家如果对resnet理解不够深的话，可以回过头去读我们的上一期对resnet的解读。残差连接的必要性和有效性，在那篇文章中做了很详细的解读。
DenseNet基于特征复用，能够达到很好的性能，但是论文认为其内在连接存在很多冗余，早期的特征不需要复用到较后的层。为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。
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