pytorch densenet实现

DenseNet是一种深度学习网络架构，其主要特点是通过密集连接（Dense Connection）来增强特征传播和特征利用效率。在PyTorch中，可以通过构造_DenseLayer和_TransitionLayer来搭建DenseNet网络。

_DenseLayer是DenseNet中的一个基本模块，它包含了一系列的操作，包括BN、ReLU、1x1 Conv、BN、ReLU、3x3 Conv等。每个_DenseLayer都会接收一个输入，并在原来的基础上增加一定数量的通道，然后将输出与输入进行拼接。

_TransitionLayer是DenseNet中的过渡模块，它用于控制特征图的尺寸和通道数。该模块包含BN、ReLU、1x1 Conv和2x2平均池化操作。

通过构造_DenseLayer和_TransitionLayer，可以搭建出完整的DenseNet网络。

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相关问题：
1. DenseNet的密集连接是如何提高特征传播和特征利用效率的？
2. DenseNet中的过渡模块有什么作用？
3. DenseNet相对于传统的卷积神经网络有哪些优势？