self.add_module("norm1", nn.BatchNorm2d(num_input_features)) self.add_module("relu1", nn.ReLU(inplace=True)) self.add_module("conv1", nn.Conv2d(num_input_features, bn_size*growth_rate, kernel_size=1, stride=1, bias=False)) self.add_module("norm2", nn.BatchNorm2d(bn_size*gr...
blks = []fori, num_convsinenumerate(num_convs_in_dense_blocks): blks.append(DenseBlock(num_convs, num_channels, growth_rate))# 上一个稠密块的输出通道数num_channels += num_convs * growth_rate# 在稠密块之间添加一个转换层,使通道数量减半ifi != len(num_convs_in_dense_blocks) -1: b...
growth_rate:每个DenseBlock中新增的通道数为32。 num_convs_in_dense_blocks:一个列表,表示每个DenseBlock中卷积层的数量。 2. 构建DenseBlock和Transition层: 使用循环遍历num_convs_in_dense_blocks,根据每个块的卷积层数量创建对应的DenseBlock。 在每个DenseBlock创建后,更新num_channels,以反映当前输出的通道数...
SEP. 上一期文章中我们介绍了深度学习中深层网络代表中的ResNet网络,它以其独特的跳跃链接使得构造更深层次的网络成为了可能。其实,根据标题翻译,其为残差网络,实际上在网络中学习的是残差(网络输出与输入相减即为残差),由此,虽然网络构建很深,但是如果我们的网络在前面几层就可以学习好特征的时候,网络的后几层我们...
《Deep Residual Learning for Image Recognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385 在模型发展中,网络的深度逐渐变大,导致梯度消失问题,使得深层网络很难训练,梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至开始迅速下降,下图所示,56层的性能比20层的性能差。
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,另外还可以看一下Very Deep Learning with Highway Networks 4.参考文献 :ResNet && DenseNet(原理篇),DenseNet模型 二.阅读笔记 ...
个特征(通过卷积层),其中 ![\theta \in (0,1]](https://www.zhihu.com/equation?tex=\theta+\in+(0%2C1] 5) 是压缩系数(compression rate)。当 时,特征个数经过Transition层没有变化,即无压缩,而当压缩系数小于1时,这种结构称为DenseNet-C,文中使用 ...
如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文。下面开始。 DenseNet 论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: ...
This research introduces ScaledDenseNet, a proficient deep learning architecture developed for precise identification of skin lesions. The model amalgamates DenseNet with the compound scaling method derived from EfficientNet, thereby achieving enhanced performance without detriment to the speed of...
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)) return blk 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 稠密块由多个conv_block组成,每块使用相同的输出通道数。 在前向计算时,我们将每块的输入和输出在通道维上连结。