Sesen_s
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Densenet结构

1、特点：特征重用+减少参数量+深层监督

   每一层特征都会作为下面所有层的输入，主要结构称为Denseblock，包括denseblock特征提取和transition融合（降采样）。

   DenseNet打破了通过加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的思维定式，它从特征重用的角度，通过设置旁路，既大幅度地较少了网络的参数量又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生，在每个Denseblock中只需要给网络较小的Growth rate就足以实现state-of-art的性能。DenseNet提出时作出的假设是：与其多次学习冗余特征，特征复用是一种更好的特征提取方式
2、DenseNet与传统网络的主要不同点是：它可以接受较少的特征图数作为网络的输入
1、由于DenseNet对输入进行了cat操作，所以每一层产生的feature map都能被之后的所有层利用，使得特征可以在整个网络中重用，也是模型更加简洁
2、网络的每一层不仅接受了原始网络中来自loss的监督，同时由于多次用到bypass和shortcut，网络的监督是多样的，从而实现了Deep supervision，Deep supervision的好处同样已经在DSN中得到了证实

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