Machine learning
DenseNet
Huang, Liu, van der Maaten, Weinberger가 CVPR 2017 (최우수 논문상 수상)에서 소개한 DenseNet (Densely Connected Convolutional Network)은 밀집 블록 내의 모든 레이어를 후속하는 모든 레이어에 연결하여 각 레이어가 이전 레이어들의 연결된 특징 맵을 받도록 함으로써 특징 재사용을 극대화하고, 그래디언트 흐름을 강화하며, 유사한 구조의 ResNet보다 훨씬 적은 파라미터로 경쟁력 있는 정확도를 달성합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Densely Connected Convolutional Network (DenseNet). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/densenet
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