残差网络和稠密连接的区别是什么，最好能用一个逻辑框图解释

当使用逻辑框图解释残差网络和稠密连接时，我们可以采用一个简化的卷积神经网络作为例子。假设我们有三个卷积层，分别为A、B和C。下面是两种网络结构的逻辑框图解释：

1. 残差网络：

输入 --> A --> B --> C --> 输出
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在残差网络中，每个卷积层都有一个跨层连接（shortcut connection），将输入直接添加到输出上。这个跨层连接可以通过跨越多个卷积层，传递信息到更深的层次。这种连接使得信息能够直接跳过某些层，更加高效地传递。

2. 稠密连接网络：

输入 --> A --> B --> C --> 输出
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在稠密连接网络中，每个卷积层的输出都与之前所有卷积层的输出连接在一起，形成了一个密集的特征图。这种密集连接使得每个卷积层都能够接收到之前所有层的信息，从而更好地进行特征提取。

总结起来，残差网络通过跨层连接传递信息，稠密连接网络通过密集连接传递信息。残差网络关注信息的路径，稠密连接网络关注信息的全局传递。在逻辑框图中，残差网络的跨层连接是从输入直接到输出的连接，而稠密连接网络中每个卷积层都与之前所有层连接在一起。这种不同的连接方式使得两种网络结构在信息流动和网络层次结构上有所差异。