resnet和densenet

ResNet和DenseNet都是深度学习中的经典网络模型，它们都是为了解决深度神经网络中的梯度消失问题而提出的。ResNet通过引入残差连接来解决梯度消失问题，而DenseNet则通过密集连接来解决梯度消失问题。

ResNet的核心思想是在网络中引入残差块，即在网络中添加跨层连接，使得信息可以直接从前面的层传递到后面的层，从而避免了梯度消失问题。ResNet的优点是训练速度快，模型参数少，但缺点是模型比较深，容易出现过拟合。

DenseNet的核心思想是在网络中引入密集连接，即每一层的输入都包含前面所有层的特征图，从而使得信息可以更好地流动，避免了梯度消失问题。DenseNet的优点是可以更好地利用特征，提高了模型的准确率，但缺点是模型比较大，训练速度较慢。