DenseNet to rodzaj splotowej sieci neuronowej, która wykorzystuje gęste połączenia między warstwami, poprzez Dense Blocks, gdzie łączymy wszystkie warstwy (z pasującymi rozmiarami map obiektów) bezpośrednio z się nawzajem.
Do czego służy DenseNet?
Może być postrzegany jako algorytmy ze stanem przekazywanym z jednego modułu ResNet do drugiego. W DenseNet każda warstwa uzyskuje dodatkowe dane wejściowe ze wszystkich poprzednich warstw i przekazuje własne mapy obiektów do wszystkich kolejnych warstw. Używana jest konkatenacja.
Co to jest DenseNet?
DenseNet jest jednym z nowych odkryć w sieciach neuronowych do rozpoznawania obiektów wizualnych DenseNet jest dość podobny do ResNet z pewnymi fundamentalnymi różnicami. ResNet używa metody addytywnej (+), która łączy poprzednią warstwę (tożsamość) z przyszłą warstwą, podczas gdy DenseNet łączy (.)
Jak działa DenseNet?
Podsumowując, architektura DenseNet maksymalnie wykorzystuje mechanizm resztkowy, każda warstwa (tego samego gęstego bloku) łączy się z kolejnymi warstwami Zwartość tego modelu sprawia, że wyuczony funkcje nie są zbędne, ponieważ wszystkie są udostępniane za pośrednictwem wspólnej wiedzy.
Jaka jest różnica między ResNet a DenseNet?
Różnica między ResNet i DenseNet polega na tym, że ResNet przyjmuje sumowanie, aby połączyć wszystkie poprzednie mapy funkcji, podczas gdy DenseNet łączy je wszystkie [49].
