经典网络DenseNet介绍 🌐

(DenseNet，全称为Densely Connected Convolutional Networks)是一种卷积神经网络架构，由Gao Huang等人于2016年提出。它以独特的密集连接方式著称，这种连接方式使得每一层都能够直接访问其前面所有层的特征图。这样的设计不仅有助于梯度的流动，而且还能促进特征重用，从而提高了模型的训练效率和性能表现。

与其他卷积神经网络相比，DenseNet具有更少的参数数量，这归功于其密集连接的设计。由于每层都与前一层进行连接，因此网络可以利用较少的权重来学习更多的特征。此外，DenseNet还能够缓解梯度消失问题，使模型更容易训练。

DenseNet在多个计算机视觉任务中取得了显著成果，包括图像分类、目标检测等。它的出现为深度学习领域带来了新的视角，并且激发了后续研究者对网络架构的进一步探索。

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