DenseNet
DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) ซึ่งพัฒนาโดย Huang, Liu, van der Maaten และ Weinberger ในงาน CVPR 2017 (Best Paper Award) ได้เชื่อมต่อทุกเลเยอร์เข้ากับทุกเลเยอร์ที่ตามมาภายในบล็อกที่หนาแน่น (dense block) เพื่อให้แต่ละเลเยอร์ได้รับ feature maps ที่ถูกต่อกัน (concatenated) จากเลเยอร์ก่อนหน้าทั้งหมด — ซึ่งช่วยเพิ่มการใช้คุณสมบัติ (feature reuse) ให้สูงสุด เสริมความแข็งแกร่งของการไหลของเกรเดียนต์ (gradient flow) และบรรลุความแม่นยำที่แข่งขันได้ด้วยพารามิเตอร์ที่น้อยกว่าสถาปัตยกรรมที่เทียบเคียงกันอย่าง ResNet อย่างมีนัยสำคัญ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Densely Connected Convolutional Network (DenseNet). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- EfficientNetการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- ResNet (เครือข่ายส่วนที่เหลือ)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare