DenseNet je typ konvolučnej neurónovej siete, ktorá využíva husté spojenia medzi vrstvami prostredníctvom hustých blokov, kde spájame všetky vrstvy (so zodpovedajúcimi veľkosťami mapy prvkov) priamo s navzájom.
Na čo sa používa DenseNet?
Môže sa na to pozerať ako na algoritmy so stavom odovzdaným z jedného modulu ResNet do druhého. V DenseNet každá vrstva získava ďalšie vstupy zo všetkých predchádzajúcich vrstiev a odovzdáva svoje vlastné mapy prvkov do všetkých nasledujúcich vrstiev. Používa sa zreťazenie.
Čo je DenseNet?
DenseNet je jeden z nových objavov v neurónových sieťach pre vizuálne rozpoznávanie objektov DenseNet je dosť podobný ResNetu s niektorými zásadnými rozdielmi. ResNet používa aditívnu metódu (+), ktorá spája predchádzajúcu vrstvu (identitu) s budúcou vrstvou, zatiaľ čo DenseNet spája (.)
Ako funguje DenseNet?
Aby som to zhrnul, architektúra DenseNet využíva zvyškový mechanizmus na maximum tým, že prepája každú vrstvu (rovnakého hustého bloku) so svojimi nasledujúcimi vrstvami Kompaktnosť tohto modelu umožňuje naučiť sa funkcie nie sú nadbytočné, pretože sú všetky zdieľané prostredníctvom spoločnej znalosti.
Aký je rozdiel medzi ResNet a DenseNet?
Rozdiel medzi ResNet a DenseNet je v tom, že ResNet používa súčet na prepojenie všetkých predchádzajúcich máp funkcií, zatiaľ čo DenseNet ich všetky spája [49].
