A DenseNet adalah sejenis jaringan saraf convolutional yang memanfaatkan koneksi padat antar lapisan, melalui Blok Padat, di mana kami menghubungkan semua lapisan (dengan ukuran peta fitur yang cocok) secara langsung dengan satu sama lain.
DenseNet digunakan untuk apa?
Ini dapat dilihat sebagai algoritme dengan status yang diteruskan dari satu modul ResNet ke modul lainnya. Di DenseNet, setiap lapisan memperoleh masukan tambahan dari semua lapisan sebelumnya dan meneruskan peta fiturnya sendiri ke semua lapisan berikutnya. Penggabungan digunakan.
Apa itu DenseNet?
DenseNet adalah salah satu penemuan baru dalam jaringan saraf untuk pengenalan objek visual DenseNet sangat mirip dengan ResNet dengan beberapa perbedaan mendasar. ResNet menggunakan metode aditif (+) yang menggabungkan lapisan sebelumnya (identitas) dengan lapisan yang akan datang, sedangkan DenseNet menggabungkan (.)
Bagaimana DenseNet bekerja?
Untuk meringkas, arsitektur DenseNet menggunakan mekanisme residual secara maksimal dengan membuat setiap lapisan (dari blok padat yang sama) terhubung ke lapisan berikutnya Kekompakan model ini membuat yang dipelajari fitur tidak berlebihan karena semuanya dibagikan melalui pengetahuan umum.
Apa perbedaan antara ResNet dan DenseNet?
Perbedaan antara ResNet dan DenseNet adalah ResNet mengadopsi penjumlahan untuk menghubungkan semua peta fitur sebelumnya sementara DenseNet menggabungkan semuanya [49].
