Det senaste arbetet har visat att konvolutionella nätverk kan vara betydligt djupare, mer exakta och effektiva att träna om de innehåller kortare anslutningar mellan lager nära ingång och de som är nära utgång. I detta dokument omfamnar vi denna observation och introducerar Dense Convolutional Network (DenseNet), som kopplar varje lager till vartannat lager på ett feed-forward-sätt. Medan traditionella konvolutionsnät med L-lager har L-anslutningar-ett mellan varje lager och dess efterföljande lager-våra nät har L(L+1) 2 direkta anslutningar. För varje lager används funktionskartorna för alla föregående lager som ingångar, och dess egna funktionskartor används som ingångar till alla efterföljande lager. DenseNets har flera övertygande fördelar: de lindrar det försvinnande-gradient problemet, stärka funktionen förökning, uppmuntra funktion återanvändning och avsevärt minska antalet parametrar. Vi utvärderar vår föreslagna arkitektur på fyra mycket konkurrenskraftiga objekt erkännande benchmarking uppgifter SVHN, och ImageNet). DenseNets får betydande förbättringar över state-of-the-art på de flesta av dem, samtidigt som det kräver mindre beräkning för att uppnå hög prestanda. Kod och förträngda modeller finns på https://github.com/liuzhuang13/DenseNet.
Huang m.fl. REF föreslog ett Dense convolutional Network (DenseNet) som kopplade varje lager till varje annat lager på ett feed-forward-sätt, stärka funktionen förökning och minska utbildningskostnaderna.
Densely Connected Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}