卷积神经网络之(稠密连接网络)DenseNet

卷积神经网络之(稠密连接网络)DenseNet

ResNet中的跨层连接引申出了无数后续工作，DenseNet就是其中之一。

结构

下图所示，ResNet（左）与DenseNet（右）在跨层连接上的主要区别：使用相加和使用连结

上面右图表示B的输出在通道维上连接，A的output直接传入B后面的层。

A直接与B后面的所有层连接在一起，所以叫稠密连接。

DenseNet的优点：

• 网络每层的计算量减少
• 特征的重复利用

第L层的输入直接影响到之后的所有层

第L层的output:

其中是L层之前的feature map以通道的维度合并，每一层都包含之前所有层的输出信息，因此每一层只需要很少的特征图，而不是像其他网络一样动不动就几百上千的宽度。同时这种连接方式使得特征和梯度的传递更加有效，网络也就更加容易训练。

梯度消失问题在网络深度越深的时候越容易出现，原因就是输入信息和梯度信息在很多层之间传递导致的，而现在这种dense connection相当于每一层都直接连接input和loss，因此就可以减轻梯度消失现象，这样更深网络不是问题。

代码

在在conv_block函数里实现“批量归一化、激活和卷积“结构。

import d2lzh as d2l
from mxnet import gluon, init, nd
from mxnet.gluon import nn

def conv_block(num_channels):
    blk = nn.Sequential()
    blk.add(nn.BatchNorm(), nn.Activation('relu'),
            nn.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding=1))
    return blk

 

稠密块由多个conv_block组成，每块使用相同的输出通道数。但在前向计算时，我们将每块的输入和输出在通道维上连结。

class DenseBlock(nn.Block):
    def __init__(self, num_convs, num_channels, **kwargs):
        super(DenseBlock, self).__init__(**kwargs)
        self.net = nn.Sequential()
        for _ in range(num_convs):
            self.net.add(conv_block(num_channels))

    def forward(self, X):
        for blk in self.net:
            Y = blk(X)
            X = nd.concat(X, Y, dim=1)  # 在通道维上将输入和输出连结
        return X

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参考资料：

DenseNet算法详解

<<动手学深度学习>>

其他经典网络结构：

卷积神经网络之 LeNet卷积神经网络之(稠密连接网络)DenseNet

卷积神经网络之(深度卷积神经网络)AlexNet

卷积神经网络之(使用重复元素的网络)VGG

卷积神经网络之残差网络ResNet详解

标签：nn,卷积,self,神经网络,num,DenseNet
来源： https://blog.csdn.net/qq_36766560/article/details/110677652