解释densenet网络结构
时间: 2023-12-15 20:31:48 浏览: 53
DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络结构,其核心是Dense Block。在Dense Block中,每个层的输出都与之前所有层的输出连接在一起,这种密集连接的方式可以使得信息更好地流动,避免了信息在网络中的丢失。DenseNet相比于其他卷积神经网络结构,具有更少的参数和更好的性能表现。
Dense Block的结构如下所示:
```python
def dense_block(input, num_layers, growth_rate):
# 定义第一个密集块
x = input
for i in range(num_layers):
# 定义BN-ReLU-Conv2d结构
bn = BatchNormalization(axis=3)(x)
relu = Activation('relu')(bn)
conv = Conv2D(4 * growth_rate, (1, 1), use_bias=False)(relu)
# 定义BN-ReLU-Conv2d结构
bn = BatchNormalization(axis=3)(conv)
relu = Activation('relu')(bn)
conv = Conv2D(growth_rate, (3, 3), padding='same', use_bias=False)(relu)
# 将输出与之前所有层的输出连接在一起
x = concatenate([x, conv], axis=3)
return x
```
DenseNet还有其他两种结构:DenseNet-B和DenseNet-BC。其中,DenseNet-B在Dense Block中加入了Bottleneck结构,可以减少参数数量;DenseNet-BC在DenseNet-B的基础上加入了压缩,可以进一步减少参数数量。
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