A DenseNet yog ib hom kev sib txuas ntawm cov neural network uas siv cov kev sib txuas ntom ntom ntawm cov khaubncaws sab nraud povtseg, los ntawm Dense Blocks, qhov twg peb txuas txhua txheej (nrog rau qhov sib txuam feature-daim ntawv qhia qhov loj me) ncaj qha nrog ib leeg.
DenseNet siv rau dab tsi?
Nws tuaj yeem raug saib raws li algorithms nrog lub xeev dhau los ntawm ib qho ResNet module mus rau lwm qhov. Hauv DenseNet, txhua txheej tau txais cov khoom siv ntxiv los ntawm tag nrho cov txheej txheem dhau los thiab dhau los ntawm nws tus kheej feature-daim duab qhia chaw mus rau txhua txheej tom ntej. Concatenation yog siv.
DenseNet yog dab tsi?
DenseNet yog ib qho ntawm cov kev tshawb pom tshiab hauv neural networks rau kev pom cov khoom pom DenseNet zoo ib yam li ResNet nrog qee qhov sib txawv. ResNet siv txoj kev ntxiv (+) uas sib koom ua ke cov txheej dhau los (tus kheej) nrog rau yav tom ntej txheej, whereas DenseNet concatenates (.)
DenseNet ua haujlwm li cas?
los piav txog lub ntsiab lus siv cov ntsiab lus tseem ceeb rau nws qhov siab tshaj plaws los ntawm cov txheej txheem tuab) txuas rau lawv cov khaubncaws sab nraud povtseg) txuas rau lawv cov txheej txheem tom ntej tus qauv no ua rau paub nta uas tsis yog redundant raws li lawv txhua tus tau qhia los ntawm ib qho kev paub.
Qhov txawv ntawm ResNet thiab DenseNet yog dab tsi?
Qhov txawv ntawm ResNet thiab DenseNet yog qhov ResNet txais cov lus xaus los txuas txhua qhov ua ntej-daim duab qhia chaw thaum DenseNet sib txuas tag nrho lawv [49].
