DenseNet的参数量主要取决于网络的深度和宽度。深度越大,参数量越多;宽度越大,参数量也越多。但相比于其他深度学习模型,DenseNet的参数量相对较小,这是由于它采用了密集连接的方式。 以DenseNet-121为例,它有121层,共有7,978,856个参数,其中包括: -卷积层参数:3x3的卷积核,通道数为64,共有3x3x3x64=1,728...
在PyTorch 中，DenseNet169的参数数量约为1.3亿。在TensorFlow中，具体的参数量也在这个数量级。请注意，这只是一个大致的估计，实际的参数数量可能受到模型的精细调整和实现细节的影响。如有需要，建议查阅具体深度学习框架的文档或使用框架提供的函数来获取准确的参数信息。
来源是shortcut分支。DenseNet针对ResNet中的shorcut进行改进。既然shortcut有效,多加点!DenseNet的核心思想:对每一层都加一个单独的shortcut,使得...vanishing-gradient。参数更小且计算更高效,由于DenseNet是通过concat特征来实现短路连接,实现了特征重用,更有效地利用了feature。 采用较小的growth rate ...
DenseNet121是一种深度学习模型,其参数量相对较小。它由121个层次结构组成,其中包含4个密集块和3个卷积层。这些层次结构通过密集连接的方式相互连接,可以有效地利用训练数据,提高模型的准确率。DenseNet121的参数量为8,062,504个,相比其他深度学习模型来说较小,使得其在计算资源有限的情况下也能够运行良好。在实际应用...
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