DenseNet on konvolutsioonilise närvivõrgu tüüp, mis kasutab tihedaid kihtide vahelisi ühendusi tihedate plokkide kaudu, kus me ühendame kõik kihid (sobivate objektikaardi suurustega) otse üksteist.
Milleks DenseNeti kasutatakse?
Seda saab vaadelda kui algoritme, mille olek edastatakse ühest ResNeti moodulist teise. DenseNetis saab iga kiht lisasisendeid kõikidelt eelnevatelt kihtidelt ja edastab oma funktsioonide kaardid kõigile järgmistele kihtidele. Kasutatakse konkatenatsiooni.
Mis on DenseNet?
DenseNet on üks uusi avastusi närvivõrkudes visuaalsete objektide tuvastamiseks DenseNet on mõne põhimõttelise erinevusega üsna sarnane ResNetiga. ResNet kasutab liitmeetodit (+), mis liidab eelmise kihi (identiteedi) tulevase kihiga, samas kui DenseNet ühendab (.)
Kuidas DenseNet töötab?
Kokkuvõtteks võib öelda, et DenseNeti arhitektuur kasutab jääkmehhanismi maksimaalselt, panes iga kihi (sama tiheda ploki) ühenduma nende järgnevate kihtidega Selle mudeli kompaktsus muudab õpitud funktsioonid pole üleliigsed, kuna neid kõiki jagatakse ühise teadmise kaudu.
Mis vahe on ResNetil ja DenseNetil?
ResNeti ja DenseNeti erinevus seisneb selles, et ResNet võtab kõigi eelnevate funktsioonikaartide ühendamiseks kasutusele liitmise, samas kui DenseNet ühendab need kõik [49].