(1)ResNet (提供残差连接思路) (2)Dense Connectivity (提出自己的DenseBlock中的网络连接方式) (3)Composition Function:H() (作为DenseBlock中的一层,对输入进行特征提取) (4)Pooling Layers:Transition Layers (作为每两个DenseBlock之间的过渡层) (5)Growth Rate (在DenseBlock中的每一层中的一个超参数,目...
Densely Connected Convolutional Networks(2017) 1、 为什么要做这个研究(理论走向和目前缺陷) ? Resnet的直接sum可能会阻碍信息流动。减轻梯度消失,增强特征传播,减参数。 2、 他们怎么做这个研究 (方法,尤其是与之前不同之处) ? 设计DenseNet,跟resnet主要不同就是改直接Sum为concatenate和前馈密集连接。 3、 发...
在最后一个denseblock的最后,一个全局池化以及一个softmax 分类器被执行了。三个dense block里面的特征图大小分别是32*32,16*16,8*8.在关于imagenet的实验中,我们采用了四个denseblock模块,具体细节可以见下表。
然而，单纯增加层数或宽度并未完全解决梯度消失问题。DenseNet通过特征重用和旁路设置，从特征角度创新，旨在减轻梯度消失现象，强化特征传递，更有效地利用不同层的特征，从而使网络易于训练，具有一定的正则效果，且参数数量相对较少。二.思想平台 何恺明提出的ResNet假设，较深网络在学习到恒等映射的条件下，...
Fig.1 DenseNet网络结构示意图 用公式说明的话,传统网络在第L层的输出为: ResNet使用了identity mapping, 它的优点所以输出表达式为: 在DenseNet中,则会连接前面所有层作为输出 网络结构 DenseNet的网络结构主要由DenseBlock和Transition两种结构组成,整个网络结构如图Fig.2所示 ...
Model Architecture 输入一个图片X 0, 经过L层神经网络，第l层特征输出记作X l。非线性变换H包含BN+ReLU+Conv(3×3)组合。在DenseNet中，对不同层的特征映射进行cat操作，需要保持相同特征大小，限制了网络中Down sampling的实现。作者将DenseNet分为多个stage，每个stage包含多个Dense blocks，使用...
另外DenseNet并不是像ResNet那样在传入下一层之前把特征进行相加,如同GoogLeNet一样他把feature进行融合,因此lthlth有ll个输入包括前面所有的卷积块(convolutional blocks), 另外虽然叫DenseNet,但是他比传统的卷及网络需要更少的参数,因为他没有必要重新学习多余的特征图(stochastic ResNet证明ResNet其实有很多没...
Forward 时两者可以看做相同，但 backward 时有部分 gradient 路径无法联通。也就是说， ResNet 在回传...
与ResNet相似,DenseNet也是由多个Block组成的,每个Block中间通过一个transition layer连接,这个transition layer是用来降维及下采样的(1x1卷积用来降维,池化用来下采样)。由于transition layer 的输入feature map channels是前面一个Dense Block的所有层的feature map channel的总和,这使得每一层卷积层的channel可以设置得很...
DenseNet-BC 要达到和 ResNet 一样的效果,只需要其三分之一的参数量即可。 Implicit Deep Supervision 对DenseNet 准确率提升的一种解释可能是各个层都通过跳跃连接接受到来自损失函数的额外监督,这可以理解为 DenseNet 执行了一种“深度监督”。 Feature Reuse ...