1. 连接方式:ResNet通过跳跃连接添加残差块,而DenseNet通过密集连接将每个层的输出连接到后面所有层的输入。 2. 信息传递:ResNet中的跳跃连接使得网络可以轻松地学习残差部分,DenseNet的密集连接增强了信息的传递和共享,使得每个层都能够利用前面层的特征。 3. 参数效率:DenseNet具有更高的参数效率,因为每个层都与前面...
ResNet正是有了这样的Skip Connection，梯度能畅通无阻地通过各个Res blocks，作者何凯明说到，唯一影响深度的就是内存不足，因此只要内存足够，上千层的残差网络也都能实现。而DenseNet更为极端，它的skip connection不仅仅只连接上下层，直接实现了跨层连接，每一层获得的梯度都是来自前面几层的梯度加成。&...
公式是ResNet的,Xl表示l层的输出,Hl表示一个非线性变换,l层的输出是l-1层的输出加上对l-1层输出的非线性变换。 公式是DenseNet的,[x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做通道合并的concatenation,而resnet是做值的相加,通道数是不变的。Hl包括BN,ReLU和3 x 3的卷积。 其中一个Dense bloc...
还是以DenseNet-169的Dense Block(3)为例,虽然第32层的3*3卷积输出channel只有32个(growth rate),但是紧接着还会像前面几层一样有通道的concat操作,即将第32层的输出和第32层的输入做concat,前面说过第32层的输入是1000左右的channel,所以最后每个Dense Block的输出也是1000多的channel。因此这个transition layer有个...
2 DenseNet 就是这一层有机会和他前面的每一层相连。 回到顶部 3 ResNet实战 首先我们先学习几个API: keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None) data_format: 表示输入张量的维度顺序,默认为 [batch, height, width, channel] 2D全局平均池化 ...
DenseNet和ResNet是深度学习中两种常见的卷积神经网络(CNN)结构,主要用于解决图像识别和分类等问题。两者的主要差异在于连接方式、参数效率、特征重用机制和计算消耗。具体来说,DenseNet通过特征复用和紧密连接的方式实现了更高的参数效率,而ResNet通过恒等跳跃连接解决了深度网络中的梯度消失和爆炸问题。我将详细展开讨论连...
DenseNet的主要构建模块是稠密块(dense block)和过渡层(transition layer)。前者定义了输入和输出是如何连结的,后者则⽤用来控制通道数,使之不过大。 稠密块 DenseNet使⽤了ResNet改良版的“批量归⼀化、激活和卷积”结构,首先在 conv_block 函数⾥实现这个结构。
DenseNet和ResNet是两种深度学习模型中的重要变体。1.连接方式:DenseNet通过密集连接(dense connections)来构建网络,每个层的输入不仅来自前面所有层的输出,还来...
相比ResNet,DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层,具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。图1为ResNet网络的连接机制,作为对比,图2为DenseNet的密集连接机制。可以看到,ResNet是每个层与前面的某层(一般是2~3层)短路连接在一起,连接方式是通过元素级相加。而在DenseNet中...
如下为ResNet: 如下为DenseNet: 模型特点: 建立了不同层的连接关系,充分利用特征图 MobileNet MobileNet来源于Google提出的MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,是一种小巧而高效的CNN模型。 模型结构: MobileNet的核心在于提出了深度可分离卷积,它把传统卷积分解成了深度卷积...