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前言：文章较长，建议先码后看；资历尚浅，觉得翻译不当的已在文后括号注明原文，望知友指正。摘要最近的研究表明，如果在靠近输入层与输出层之间的地方使用短连接（shorterconnections），就可以训练更深、更准…
自用：densenet(2017)论文翻译.最近的研究表明，如果在靠近输入层与输出层之间的地方使用短连接（shorterconnections），就可以训练更深、更准确、更有效的卷积网络。.在这篇文章中，我们基于这个观点，介绍了稠密卷积网络（DenseNet），该网络在前馈时将每一层...
论文翻译最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含更短的连接，则它们可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们将这一观察结果加以概括，并介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈的方式将每一层连接到其他每一层。
[论文翻译]DenseNet:密集连接的卷积网络[论文翻译]deconvnetZFNet：卷积神经网络的可视化和理解[论文翻译]MaskR-CNN[论文翻译]WideResidualNetworks宽残差网络[论文翻译]STYLEGAN2:分析和改善StyleGAN的图像质量AnalyzingandImprovingthe
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。.
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...
直接看论文翻译和下面的图表:在除ImageNet之外的所有数据集上，我们实验中使用的DenseNet具有三个稠密块，每个稠密块具有相等的层数。在进入第一个稠密块之前，在输入图像上执行具有16个卷积（或DenseNet-BC增长率为两倍）的卷积。
DenseNet论文写的很好，有想法的可以去看一下，我这里提供翻译地址：深度学习论文翻译解析（十五）：DenselyConnectedConvolutionalNetworks自ResNet提出以后，ResNet的变种网络层出不穷，都各有其特点，网络性能也有一定…
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。本文学习其论文。该文章提出的DenseNet核心思想在于建立了不同层之间的连接关系，充分利用了feature，进一步减轻了梯度消失问题，加深网络不是问题，而且训练效果非常好。
本文中，我们提出了稠密的卷积神经网络（DenseNet），它将每一层以一种前馈的方式连接到其它每一层。.传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的后续层之间有L个连接，我们的网络拥有L(L+1)/2个直连接。.对于每一层，使用前面所有层的特征图作为输入，它...
前言：文章较长，建议先码后看；资历尚浅，觉得翻译不当的已在文后括号注明原文，望知友指正。摘要最近的研究表明，如果在靠近输入层与输出层之间的地方使用短连接（shorterconnections），就可以训练更深、更准…
自用：densenet(2017)论文翻译.最近的研究表明，如果在靠近输入层与输出层之间的地方使用短连接（shorterconnections），就可以训练更深、更准确、更有效的卷积网络。.在这篇文章中，我们基于这个观点，介绍了稠密卷积网络（DenseNet），该网络在前馈时将每一层...
论文翻译最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含更短的连接，则它们可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中，我们将这一观察结果加以概括，并介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈的方式将每一层连接到其他每一层。
[论文翻译]DenseNet:密集连接的卷积网络[论文翻译]deconvnetZFNet：卷积神经网络的可视化和理解[论文翻译]MaskR-CNN[论文翻译]WideResidualNetworks宽残差网络[论文翻译]STYLEGAN2:分析和改善StyleGAN的图像质量AnalyzingandImprovingthe
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。.
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...
直接看论文翻译和下面的图表:在除ImageNet之外的所有数据集上，我们实验中使用的DenseNet具有三个稠密块，每个稠密块具有相等的层数。在进入第一个稠密块之前，在输入图像上执行具有16个卷积（或DenseNet-BC增长率为两倍）的卷积。
DenseNet论文写的很好，有想法的可以去看一下，我这里提供翻译地址：深度学习论文翻译解析（十五）：DenselyConnectedConvolutionalNetworks自ResNet提出以后，ResNet的变种网络层出不穷，都各有其特点，网络性能也有一定…
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。本文学习其论文。该文章提出的DenseNet核心思想在于建立了不同层之间的连接关系，充分利用了feature，进一步减轻了梯度消失问题，加深网络不是问题，而且训练效果非常好。
本文中，我们提出了稠密的卷积神经网络（DenseNet），它将每一层以一种前馈的方式连接到其它每一层。.传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的后续层之间有L个连接，我们的网络拥有L(L+1)/2个直连接。.对于每一层，使用前面所有层的特征图作为输入，它...
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