A DenseNet là một loại mạng nơ-ron phức hợp sử dụng các kết nối dày đặc giữa các lớp, thông qua các Khối dày đặc, nơi chúng tôi kết nối trực tiếp tất cả các lớp (với kích thước bản đồ đối tượng) với nhau.
DenseNet được sử dụng để làm gì?
Nó có thể được xem như các thuật toán với trạng thái được truyền từ mô-đun ResNet này sang mô-đun ResNet khác. Trong DenseNet, mỗi lớp nhận được các đầu vào bổ sung từ tất cả các lớp trước đó và chuyển bản đồ tính năng của chính nó cho tất cả các lớp tiếp theo. Kết nối được sử dụng.
DenseNet là gì?
DenseNet là một trong những khám phá mới trong mạng nơ-ron để nhận dạng đối tượng hình ảnhDenseNet khá giống với ResNet với một số điểm khác biệt cơ bản. ResNet sử dụng một phương thức phụ gia (+) kết hợp lớp trước (danh tính) với lớp tương lai, trong khi DenseNet nối (.)
DenseNet hoạt động như thế nào?
Tóm lại, kiến trúc DenseNet sử dụng cơ chế dư đến mức tối đa bằng cách làm cho mọi lớp (của cùng một khối dày đặc) kết nối với các lớp tiếp theo của chúngTính nhỏ gọn của mô hình này làm cho các tính năng không thừa vì tất cả chúng đều được chia sẻ thông qua kiến thức chung.
Sự khác biệt giữa ResNet và DenseNet là gì?
Sự khác biệt giữa ResNet và DenseNet là ResNet thông qua phép tổng kết để kết nối tất cả các bản đồ đối tượng trước đó trong khi DenseNet nối tất cả chúng lại[49].
