Një rrjet i dendur është një lloj rrjeti nervor konvolucionist që përdor lidhje të dendura ndërmjet shtresave, nëpërmjet blloqeve të dendura, ku ne i lidhim të gjitha shtresat (me madhësitë e hartës së veçorive që përputhen) drejtpërdrejt me njëri-tjetrin.
Për çfarë përdoret DenseNet?
Mund të shihet si algoritme me një gjendje të kaluar nga një modul ResNet në tjetrin. Në DenseNet, çdo shtresë merr hyrje shtesë nga të gjitha shtresat e mëparshme dhe kalon në hartat e veta të veçorive në të gjitha shtresat pasuese. Përdoret bashkimi.
Çfarë është DenseNet?
DenseNet është një nga zbulimet e reja në rrjetet nervore për njohjen vizuale të objekteve DenseNet është mjaft i ngjashëm me ResNet me disa dallime thelbësore. ResNet përdor një metodë shtesë (+) që bashkon shtresën e mëparshme (identitetin) me shtresën e ardhshme, ndërsa DenseNet bashkon (.)
Si funksionon DenseNet?
Për ta përmbledhur, arkitektura DenseNet përdor mekanizmin e mbetur në maksimum duke duke bërë që çdo shtresë (e të njëjtit bllok të dendur) të lidhet me shtresat e tyre pasuese Kompaktësia e këtij modeli i bën të mësuarit veçori jo të tepërta pasi ato ndahen të gjitha nëpërmjet një njohurie të përbashkët.
Cili është ndryshimi midis ResNet dhe DenseNet?
Dallimi midis ResNet dhe DenseNet është se ResNet miraton përmbledhjen për të lidhur të gjitha hartat e veçorive të mëparshme ndërsa DenseNet i bashkon të gjitha [49].
