A DenseNet คือ ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้การเชื่อมต่อหนาแน่นระหว่างเลเยอร์ ผ่าน Dense Blocks ซึ่งเราเชื่อมต่อทุกเลเยอร์ (ด้วยขนาดแผนที่คุณลักษณะที่ตรงกัน) โดยตรงกับ กัน
DenseNet ใช้สำหรับอะไร
สามารถดูเป็นอัลกอริธึมที่มีสถานะส่งผ่านจากโมดูล ResNet หนึ่งไปยังอีกโมดูลหนึ่ง ใน DenseNet แต่ละเลเยอร์จะได้รับอินพุตเพิ่มเติมจากเลเยอร์ก่อนหน้าทั้งหมด และส่งผ่านฟีเจอร์แมปของตัวเองไปยังเลเยอร์ที่ตามมาทั้งหมด ใช้การต่อกัน
DenseNet คืออะไร
DenseNet คือ หนึ่งในการค้นพบใหม่ในเครือข่ายประสาทสำหรับการจดจำวัตถุที่มองเห็น DenseNet ค่อนข้างคล้ายกับ ResNet โดยมีความแตกต่างพื้นฐานบางประการResNet ใช้วิธีการเสริม (+) ที่รวมเลเยอร์ก่อนหน้า (ข้อมูลประจำตัว) กับเลเยอร์ในอนาคต ในขณะที่ DenseNet ต่อ (.)
DenseNet ทำงานอย่างไร
เพื่อสรุป สถาปัตยกรรม DenseNet ใช้กลไกการตกค้างสูงสุดโดย ทำให้ทุกเลเยอร์ (ของบล็อกหนาแน่นเดียวกัน) เชื่อมต่อกับเลเยอร์ต่อมา ความกะทัดรัดของโมเดลนี้ทำให้การเรียนรู้ คุณสมบัติไม่ซ้ำซ้อนเนื่องจากทั้งหมดถูกแบ่งปันผ่านความรู้ทั่วไป
ResNet และ DenseNet ต่างกันอย่างไร
ความแตกต่างระหว่าง ResNet และ DenseNet คือ ResNet ใช้การรวมเพื่อเชื่อมต่อแผนที่คุณสมบัติก่อนหน้าทั้งหมดในขณะที่ DenseNet เชื่อมต่อทั้งหมด [49].