A DenseNet je vrsta konvolucijske nevronske mreže, ki uporablja goste povezave med plastmi prek gostih blokov, kjer povežemo vse plasti (z ujemajočimi se velikostmi zemljevida značilnosti) neposredno z drug drugemu.
Za kaj se uporablja DenseNet?
Ogledamo si ga lahko kot algoritme s stanjem, ki se prenese iz enega modula ResNet v drugega. V DenseNet vsaka plast pridobi dodatne vhode iz vseh predhodnih plasti in posreduje svoje lastne zemljevide značilnosti v vse naslednje plasti. Uporablja se povezovanje.
Kaj je DenseNet?
DenseNet je eno od novih odkritij v nevronskih omrežjih za prepoznavanje vizualnih objektov DenseNet je precej podoben ResNetu z nekaj temeljnimi razlikami. ResNet uporablja aditivno metodo (+), ki združi prejšnji sloj (identiteto) s prihodnjim slojem, medtem ko DenseNet povezuje (.)
Kako DenseNet deluje?
Če povzamem, arhitektura DenseNet maksimalno uporablja preostali mehanizem, tako da naredi, da se vsak sloj (istega gostega bloka) poveže s svojimi naslednjimi plastmi Kompaktnost tega modela naredi naučeno funkcije niso odvečne, saj so vse skupne na podlagi skupnega znanja.
Kakšna je razlika med ResNet in DenseNet?
Razlika med ResNet in DenseNet je v tem, da ResNet sprejme seštevanje, da poveže vse predhodne zemljevide značilnosti, medtem ko DenseNet poveže vse[49].
