A DenseNet ialah sejenis rangkaian neural convolutional yang menggunakan sambungan padat antara lapisan, melalui Dense Blocks, tempat kami menyambungkan semua lapisan (dengan saiz peta ciri yang sepadan) secara langsung dengan satu sama lain.
DenseNet digunakan untuk apa?
Ia boleh dilihat sebagai algoritma dengan keadaan yang dihantar dari satu modul ResNet ke modul yang lain. Dalam DenseNet, setiap lapisan memperoleh input tambahan daripada semua lapisan sebelumnya dan meneruskan peta cirinya sendiri ke semua lapisan seterusnya. Penggabungan digunakan.
Apakah DenseNet?
DenseNet ialah salah satu penemuan baharu dalam rangkaian saraf untuk pengecaman objek visual DenseNet agak serupa dengan ResNet dengan beberapa perbezaan asas. ResNet menggunakan kaedah tambahan (+) yang menggabungkan lapisan sebelumnya (identiti) dengan lapisan akan datang, manakala DenseNet menggabungkan (.)
Bagaimanakah DenseNet berfungsi?
Untuk meringkaskan, seni bina DenseNet menggunakan mekanisme sisa secara maksimum dengan membuat setiap lapisan (dari blok padat yang sama) bersambung ke lapisan seterusnya Kekompakan model ini menjadikan orang yang belajar menampilkan ciri tidak berlebihan kerana semuanya dikongsi melalui pengetahuan bersama.
Apakah perbezaan antara ResNet dan DenseNet?
Perbezaan antara ResNet dan DenseNet ialah ResNet menggunakan penjumlahan untuk menyambung semua peta ciri sebelumnya manakala DenseNet menggabungkan kesemuanya [49].
