A DenseNet is 'n tipe konvolusionele neurale netwerk wat digte verbindings tussen lae gebruik, deur Dense Blocks, waar ons alle lae (met bypassende kenmerkkaartgroottes) direk verbind met mekaar.
Waarvoor word DenseNet gebruik?
Dit kan gesien word as algoritmes met 'n toestand wat van een ResNet-module na 'n ander een oorgedra word. In DenseNet kry elke laag bykomende insette van al die voorafgaande lae en gee sy eie kenmerkkaarte deur na alle daaropvolgende lae. Aaneenskakeling word gebruik.
Wat is DenseNet?
DenseNet is een van die nuwe ontdekkings in neurale netwerke vir visuele voorwerpherkenning DenseNet is baie soortgelyk aan ResNet met 'n paar fundamentele verskille. ResNet gebruik 'n additiewe metode (+) wat die vorige laag (identiteit) met die toekomstige laag saamsmelt, terwyl DenseNet (.) aaneenskakel.
Hoe werk DenseNet?
Om op te som, die DenseNet-argitektuur gebruik die oorblywende meganisme tot sy maksimum deur elke laag (van dieselfde digte blok) aan hul daaropvolgende lae te laat koppel Hierdie model se kompaktheid maak die geleerde kenmerke wat nie oortollig is nie, aangesien hulle almal deur 'n algemene kennis gedeel word.
Wat is die verskil tussen ResNet en DenseNet?
Die verskil tussen ResNet en DenseNet is dat ResNet opsomming aanneem om alle voorafgaande kenmerkkaarte te verbind, terwyl DenseNet hulle almal aaneen [49].
