介绍一下DenseNet201

DenseNet201是一种卷积神经网络模型，具有非常强的识别和分类能力。它基于DenseNet模型构建而成，并且比DenseNet121和DenseNet169具有更多的卷积层和更多的参数。DenseNet201非常适合进行大规模图像分类和目标检测任务，可以应用于自然图像、医疗图像和其他领域的图像分析等方面。

相关问题

DenseNet201和迁移学习

有什么关系？能否简要介绍一下？

DenseNet201是一种卷积神经网络模型，而迁移学习则是将已经训练好的模型应用于新的数据集上，以提高模型的性能和准确度。DenseNet201可以作为迁移学习中的预训练模型被用来提取图像特征，并且可以通过微调来适应新的数据集。这种融合使用方式既可以减少模型训练的时间和代价，还可以提高模型的表现效果。