Ein DenseNet ist eine Art von Convolutional Neural Network, das dichte Verbindungen zwischen Layern durch Dense Blocks verwendet, wobei wir alle Layer (mit übereinstimmenden Feature-Map-Größen) direkt mit verbinden einander.
Wofür wird DenseNet verwendet?
Es kann als Algorithmus angesehen werden, bei dem ein Status von einem ResNet-Modul an ein anderes weitergegeben wird. In DenseNet erhält jede Schicht zusätzliche Eingaben von allen vorhergehenden Schichten und gibt ihre eigenen Merkmalskarten an alle nachfolgenden Schichten weiter. Verkettung wird verwendet.
Was ist DenseNet?
DenseNet ist eine der neuen Entdeckungen in neuronalen Netzen zur visuellen Objekterkennung DenseNet ist ResNet ziemlich ähnlich, mit einigen grundlegenden Unterschieden. ResNet verwendet eine additive Methode (+), die die vorherige Schicht (Identität) mit der zukünftigen Schicht zusammenführt, während DenseNet (.) verkettet
Wie funktioniert DenseNet?
Zusammenfassend nutzt die DenseNet-Architektur den Restmechanismus maximal aus, indem jede Schicht (eines gleichen dichten Blocks) mit ihren nachfolgenden Schichten verbindet Die Kompaktheit dieses Modells macht das Gelernte Funktionen nicht redundant, da sie alle durch ein gemeinsames Wissen geteilt werden.
Was ist der Unterschied zwischen ResNet und DenseNet?
Der Unterschied zwischen ResNet und DenseNet besteht darin, dass ResNet Summierung anwendet, um alle vorangehenden Feature-Maps zu verbinden, während DenseNet sie alle verkettet [49].
