डेंसनेट
डेंसनेट (डेंसली कनेक्टेड कन्वेन्शनल नेटवर्क), जिसे हुआंग, लियू, वैन डेर माटेन और वेनबर्गर ने CVPR 2017 (सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार) में प्रस्तुत किया था, एक सघन ब्लॉक के भीतर प्रत्येक परत को प्रत्येक बाद की परत से जोड़ता है ताकि प्रत्येक परत पिछली सभी परतों के संयुक्त फीचर मैप्स प्राप्त करे — फीचर पुन: उपयोग को अधिकतम करता है, ग्रेडिएंट प्रवाह को मजबूत करता है, और ResNet जैसे तुलनीय आर्किटेक्चर की तुलना में काफी कम पैरामीटर के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Densely Connected Convolutional Network (DenseNet). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/densenet
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