densenet121 169 201 的区别

### 回答1：
DenseNet121、DenseNet169和DenseNet201是三种不同的深度学习模型，它们的主要区别在于网络的深度和参数数量。DenseNet121是最浅的模型，包含121层，参数数量较少；DenseNet169比DenseNet121更深，包含169层，参数数量更多；DenseNet201是最深的模型，包含201层，参数数量最多。因此，DenseNet201相对于DenseNet121和DenseNet169具有更强的表达能力和更好的性能，但需要更多的计算资源和时间。选择哪种模型取决于具体的应用场景和计算资源的可用性。

### 回答2：
DenseNet是一种密集连接的神经网络，目前流行的版本有121、169和201三种。这三个版本的区别主要在网络的深度和参数量上。

DenseNet-121是最小的DenseNet版本，有121层，大约有8M的参数量。.DenseNet-169比DenseNet-121更深，有169层，约有14M的参数量。DenseNet-201则是最大的版本，有201层，约有20M的参数量。

除了网络的深度和参数量的差别外，这三个版本的DenseNet在架构方面都是满足全连接特性的。DenseNet中的目标是让每个层的输出都成为其后面所有层的输入。这种全连接的思想极大的提高了网络的信息流和特征的传播，从而达到更好的性能。

另外，在训练效率方面，相对于ResNet等其他网络，DenseNet的训练速度更慢，需要更长的时间。但是，在测试效果方面，DenseNet比其他网络效果更好，特别是对于小数据集表现更加优秀。

综上所述，DenseNet-121、DenseNet-169和DenseNet-201的区别在于其网络深度和参数量的不同，以及在全连接特性和训练效率等方面的差别。选择哪个版本需要根据数据集大小和具体任务要求做出综合考虑。

### 回答3：
DenseNet是卷积神经网络中的一种架构，它被广泛应用于图像分类等任务中。DenseNet的优点是它能够解决深度神经网络的退化问题，同时还能够减少参数量，提高模型的效率。

在DenseNet中，有几种不同的架构，其中包括DenseNet-121、DenseNet-169和DenseNet-201。这三种架构的主要区别在于它们的深度和宽度。DenseNet-121是最小的版本，而DenseNet-201则是最大的版本。

DenseNet-121、DenseNet-169和DenseNet-201的主要差异如下：

1.深度：DenseNet-121是一个比较浅的网络，由121层组成，DenseNet-169是由169层组成的，而DenseNet-201是由201层组成的。因此，以深度为标准来衡量它们之间的差异，DenseNet-121最浅，DenseNet-201最深。

2.参数数量：DenseNet-121有大约7.98M个参数，DenseNet-169有大约14.3M个参数，而DenseNet-201有大约20.2M个参数。因此，以参数数量为标准来衡量它们之间的差异，DenseNet-121参数最少，DenseNet-201最多。

3.表现：DenseNet-201的表现最好，其次是DenseNet-169和DenseNet-121，然而，在一些数据集中，DenseNet-121也表现不错，比如ImageNet。

4.计算时长：DenseNet-201最慢，它的速度比DenseNet-121慢了大约2倍，而DenseNet-169的速度居中。因此，由于DenseNet-201非常大，它的计算时长会更长。

综上所述，DenseNet-121、DenseNet-169和DenseNet-201之间的差异非常显着。选择哪种网络取决于具体任务的要求和可用的计算资源。在计算资源较为受限的情况下，DenseNet-121是一个很好的选择，而在计算资源丰富并需要更高的精度时，则应选择DenseNet-169或DenseNet-201。