论文代码:github.com/liuzhuang13/ 摘要 最近的工作表明,如果卷积网络包含接近输入层和接近输出层之间的较短连接,则卷积网络可以更深入、更精确和有效地训练。在本文中,我们接受了这一观察,并引入了密集卷积网络(DenseNet),它以前馈方式将每一层连接到每一层。而具有 L 层的传统卷积网络具有 L 个连接,每个层与其...
论文标题:Densely Connected Convolutional Networks论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger论文地址:arxiv.org/pdf/1608.0699DenseNet 的GitHub地址:github.com/liuzhuang13/参考的 DenseNet 翻译博客:zhuanlan.zhihu.com/p/31 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文...
最近很多关于ResNets的研究都表明ResNets的很多层是几乎没有起作用的,可以在训练时随机的丢掉。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显的不同。DenseNet层很窄(例如每一层...
1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另...
DenseNet的另外一大优点是其在整个网络中不断改进的信息和梯度流,这使得它们更容易训练。每一层都能直接从损失函数和原始输入信号中获得梯度,这有助于训练更深层次的网络架构。此外,我们发现密集连接有一种正则化的效果,这有助于减小在小规模数据集上的任务的过拟合问题。
DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks(密集连接卷积网络)翻译,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
当然,他自己的论文介绍中肯定要吹一波自己的模型很牛逼,可以理解。 2、DenseNet与ResNet的主要区别 DenseNets 不是从极深或极宽的架构中汲取表征能力,而是通过特征重用利用网络的潜力,产生易于训练且参数效率高的浓缩模型。连接不同层学习的特征图增加了后续层输入的变化并提高了效率。这构成了 DenseNets 和...
论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31647627 ...
深度学习论文翻译解析(十五):Densely Connected Convolutional Networkswww.cnblogs.com/wj-1314/p/14025211.html https://senliuy.gitbook.io/advanced-deep-learning/di-yi-zhang-ff1a-jing-dian-wang-luo/densely-connected-convolutional-networkssenliuy.gitbook.io/advanced-deep-learning/di-yi-zhang-ff1a...