Densely Connected Convolutional Networks阅读笔记 1、论文解决了什么问题 文章主要对稠密链接的效果进行试验研究和分析。 2、论文采用了什么方法 通过稠密卷积网络将每层网络都与其对应的输入进行连接。 3、论文达到了什么效果 1、缓和了梯度消失的问题。 2、巩固了特征的传播。 3、支持特征的重复使用。 4、论文的关键...
一.读前说明 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...
论文笔记 Densely Connected Convolutional Networks 首先我们从宏观的角度理解一下这篇论文做了什么。这篇论文引入了一个“Dense Block”,该模块的的组成如下图所示(要点就是,Input输入到后续的每一层,每一层都输入到后续层) 在实际应用的时候,如果我们将“Dense Block”作为一个building block,那么可以按照如下的方...
DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks(密集连接卷积网络)翻译 Densely Connected Convolutional Networks 密集连接卷积网络 摘要 最近的研究表明,如果卷积网络在接近输入层和接近输出层的层之间包含更短的连接,那么它在本质上可以更深入、更准确、更有效地进行训练。在本文中,我们接受了这一观察,并介绍了稠密...
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，性能不低于较浅网络。DenseNet则进一步假设，特征复用...
一.研究背景 解决梯度弥散问题，通过加深网络层数或加宽网络结构提升性能，创新点在于从特征角度考虑，通过特征重用和旁路设置。这样做减轻了梯度消失问题，加强了特征传递，更有效地利用了不同层的特征，网络易于训练，并具有一定的正则效果。二.思想平台 基于何恺明提出的假设，DenseNet假设与其多次学习冗余特征...
Dense Block DenseNet主要是借鉴总结前人ResNet,Highway Networks,Stochastic depth,FractalNets等的思想,提出了一种新的网络层的连接方式——(每个DensNet Block中)每个网络层的输入都来自于(此DenseNet Block)前面所有层的输出feature map的合并,且与ResNet的跳跃连接的按位相加合并不同。ResNet是不同feature map的同...
代码：https://github.com/stanfordnlp/mac-network 作者笔记：斯坦福大学 一、问题提出 虽然当前的深度...
何恺明在提出ResNet时做出的假设: 若某一较深的网络多出另一较浅网络的若干层,且这些层有能力学习到恒等映射, 那么这一较深网络训练得到的模型性能一定不会弱于该浅层网络。DenseNet在提出时假设: 与其多次学习冗余的特征,特征复用是一种更好的特征提取方式。
DenseNet:CVPR2017 Best Paper,引用次数已超1w次 paper:https://arxiv.org/abs/1608.06993v5 code:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet Abstract 作者发现如果卷积网络在靠近输入的