DenseNet
DenseNet (Плътно свързана конволюционна мрежа), представена от Хуанг, Лиу, ван дер Маатен и Вайнбергер на CVPR 2017 (Награда за най-добра статия), свързва всеки слой с всеки последващ слой в рамките на плътен блок, така че всеки слой получава конкатенирани карти на признаците от всички предходни слоеве — максимизирайки повторното използване на признаците, засилвайки потока на градиентите и постигайки конкурентна точност със значително по-малко параметри от сравними архитектури като ResNet.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Huang, G., Liu, Z., van der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely Connected Convolutional Networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 4700–4708. DOI: 10.1109/CVPR.2017.243 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Densely Connected Convolutional Network (DenseNet). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/densenet
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- EfficientNetДълбоко обучение↔ compare
- ResNet (Residual Network)Дълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →