DenseNet的优势?

娜天的枫 2021-05-19 02:59:39

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weixin_38498942 2021-05-20

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1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失）
2、加强了feature的传递
3、更有效地利用了feature
4、一定程度上较少了参数数量

《深度学习中的DenseNet121模型与迁移学习应用》 DenseNet121是一种在深度学习领域广泛应用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构，尤其在图像识别任务中表现出色。该模型由Graham等人在2017年...

**DenseNet模型详解** DenseNet是一种深度学习模型，由Gao Huang等人在2017年的论文《Densely Connected Convolutional Networks》中提出。这个模型在图像分类任务中表现出色，尤其是在解决梯度消失和特征重复利用...

通过上述内容，DenseNet的架构和技术优势得到了详细的阐述，它是现代深度学习和图像识别领域的重要进步之一。在实际应用中，DenseNet被广泛应用于各种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和语义分割等，它的提出...

DenseNet模型按照密集连接层的数量可以分为多个变体，如DenseNet121、DenseNet169和DenseNet201等。这些变体的主要区别在于层数的深度不同，层数越多，网络越深，模型参数和计算量也就越大。DenseNet121是其中最轻量...

该模型的提出结合了DenseNet和SENet二者的优势，可以加强深层信息的传递，避免梯度消失，并实现特征提取过程中的特征重标定。知识点1：深度学习在航班延误预测中的应用深度学习技术在航班延误预测中的应用非常...

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