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DenseNet密集连接卷积网络的实现 2024-09-03 23:26:37

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DenseNet（密集连接卷积网络）是一种卷积神经网络架构，由GaoHuang、ZhuangLiu、KilianQ.Weinberger和LaurensvanderMaaten在2016年提出。DenseNet的核心思想是在网络层之间建立直接连接，这样每一层都可以访问所有先前层的特征映射。这种密集连接有助于改善梯度流、增强特征传递，并且可以有效地利用特征。

下面是一个使用PyTorch实现的简化版DenseNet的示例代码。我们将以DenseNet-121为例，这是一种较浅的DenseNet变体，通常用于图像分类任务。

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