DenseNet论文

1、论文信息

Densely Connected Convolutional Networks
稠密连接的卷积神经网络
Gao Huang&Zhuang Liu等
Cornell University Tsinghua University
CVPR2017 (Best Paper)

研究内容：提出Densenet ,其中的每一层会作为其后一层的输入层。对于L层的网络，传统方法有L层连接，而DenseNet有L*（L+1）/2个连接，因此得名DenseNet

优点：减轻梯度消失，争强特征传播，加强特征复用，减少权重参数。

2、研究背景

ResNet：沿用VGG的简洁结构设计，同时堆叠的Building Block采用残差结构。

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