DenseNet - bu qatlamlar orasidagi zich ulanishlardan foydalanadigan konvolyutsion neyron tarmoq turi boʻlib, zich bloklar orqali biz barcha qatlamlarni (xarakterli xarita oʻlchamlariga mos) toʻgʻridan-toʻgʻri bogʻlaymiz. bir-biriga.
DenseNet nima uchun ishlatiladi?
Uni bir ResNet modulidan ikkinchisiga oʻtgan holatga ega algoritmlar sifatida koʻrish mumkin. DenseNet'da har bir qatlam barcha oldingi qatlamlardan qo'shimcha ma'lumotlarni oladi va o'zining xususiyat xaritalarida keyingi barcha qatlamlarga o'tkazadi. Birlashtiruvchi ishlatiladi.
DenseNet nima?
DenseNet - bu vizual ob'ektni aniqlash uchun neyron tarmoqlardagi yangi kashfiyotlardan biri DenseNet ba'zi fundamental farqlari bilan ResNetga juda o'xshaydi. ResNet oldingi qatlamni (identifikatsiyani) kelajakdagi qatlam bilan birlashtirgan qo'shimcha usuldan (+) foydalanadi, DenseNet esa (.)
DenseNet qanday ishlaydi?
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, DenseNet arxitekturasi qoldiq mexanizmdan maksimal darajada foydalanadi, bu orqali har bir qatlamni (bir xil zich blokdan) keyingi qatlamlari bilan bog'laydi Ushbu modelning ixchamligi o'rganilganlarni o'rganishga imkon beradi. funksiyalar ortiqcha emas, chunki ularning barchasi umumiy maʼlumot orqali baham koʻriladi.
ResNet va DenseNet o'rtasidagi farq nima?
ResNet va DenseNet oʻrtasidagi farq shundaki, ResNet barcha oldingi funksiyalar xaritalarini ulash uchun yigʻindini qabul qiladi, DenseNet esa ularning barchasini birlashtiradi [49].
