DenseNet的结构图

DenseNet是一种深度卷积神经网络，其结构图可以大致描述如下：

输入层 --> 卷积层 --> 批归一化层 --> ReLU激活函数 --> Dense Block --> 过渡层 -->（重复多次） --> 全局平均池化层 --> 全连接层 --> 输出层

其中，Dense Block是DenseNet的核心部分，由多个密集连接的卷积层组成，每个卷积层的输入是前面所有层的输出的堆叠。这种密集连接的设计使得信息能够更好地传播，有助于提高梯度流动和减轻梯度消失的问题。

过渡层用于减少特征图的维度，通过使用1x1卷积和平均池化的组合来实现。这样可以控制网络的复杂性，并在每个过渡层之后减少特征图的大小。

全局平均池化层用于将最后一个Dense Block的特征图转换为固定长度的向量，然后通过全连接层将其映射到最终的输出类别。

总的来说，DenseNet的结构图展示了如何通过密集连接的设计和过渡层的引入来构建一个更加深层和高效的卷积神经网络。