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DenseNet：比ResNet更优的CNN模型
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：本文来自于个人博客，本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构，然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skipconnection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。今天我们要介绍的是DenseNet模型，它的基本
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