Densely Connected Convolutional Networks阅读笔记
1、论文解决了什么问题
文章主要对稠密链接的效果进行试验研究和分析。
2、论文采用了什么方法
通过稠密卷积网络将每层网络都与其对应的输入进行连接。
3、论文达到了什么效果
1、缓和了梯度消失的问题。
2、巩固了特征的传播。
3、支持特征的重复使用。
4、论文的关键内容
1、设计了一个可以控制网络深度的超参数，当计算机计算能力有限时，可以将网络深度设置小一些。
2、在Bottleneck layers中在33的卷积之前都加入了11的卷积，可以在通道数过多时，减少通道数，加快计算效率。并且每个Bottleneck layers之间进行稠密连接。
3、在一定数量的Bottleneck layers之后加入了Transition Layer，比便于对特征图的大小进行调整。
5、论文的结果
就是效果还不错。
6、总结
从实验结果来看，稠密连接的效果还可以，并且参数两总体而言较小，有利于计算，在用的时候，可以考虑在自己设计模型结构或者其他结构中加入稠密连接，或者说可以考虑与resnet结合一下。