DenseNet与ResNet示意图

DenseNet和ResNet都是深度学习中非常流行的卷积神经网络架构，它们都被设计用来解决深层网络中的梯度消失和过拟合问题。

**DenseNet (密集连接网络)**:
DenseNet的主要特点是每一层都与前一层的所有层相连，形成一种“稠密”的连接模式。这样做的好处是可以直接利用前一层的特征，减少了信息的丢失，并且使得反向传播更容易，因为梯度可以直接从输出层流回输入层的任意位置。典型的DenseNet结构包括密集块（Dense Block）和过渡层（Transition Layer），以及一些选项如批量标准化、非线性激活等。

**ResNet (残差网络)**:
ResNet的核心思想是引入了跨层连接（residual connection），即每个层的输出不仅取决于当前层的输入，还包括了一个绕过该层的跳跃连接，使训练能够更容易地通过很深的网络层次。ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50等模型展示了不同数量的残差块，使得网络更深的同时保持有效的梯度传递。

下面是简单的视觉描述：

- **DenseNet示意图**: 密集网络通常包含一系列密集块，其中每个块由多个卷积层组成，输出会直接连接到所有前一层的输出上，形成一个大的特征图。密集块之间可能会用transition layer来进行通道数或尺寸的调整。

- **ResNet示意图**: 每个ResNet模块（例如BasicBlock或Bottleneck）包括两个或三个卷积层，其中一个或多个层之后会有跳跃连接，原始输入会被加到后面的层的输出上，形成了一个"identity shortcut"。

对于更深入的理解，你可以查看相关的论文《Densely Connected Convolutional Networks》(Densenet) 和《Deep Residual Learning for Image Recognition》(ResNet)。