DenseNet (1) 썸네일형 리스트형 DenseNet 구현 및 학습 DenseNet(Dense Convolutional Network)은 2017년 Gao Huang 등이 발표한 딥러닝 모델로, 레이어 간의 밀집 연결(Dense Connectivity) 을 통해 네트워크의 효율성을 극대화한 구조입니다. DenseNet은 기존의 합성곱 신경망(CNN)에서 레이어 간 정보 흐름을 크게 개선하여, 파라미터 효율성과 성능 모두에서 우수한 결과를 보입니다.DenseNet의 주요 특징 및 구조Dense Connectivity (밀집 연결성)특징맵 재사용: DenseNet에서는 각 레이어가 이전 모든 레이어의 출력(특징맵)을 입력으로 받습니다. 즉, 레이어 l 의 입력은 이전 레이어들 0,1,2,...,l−1의 출력이 모두 연결된 형태입니다.수학적으로, l 번째 레이어의 입력은 다음.. 이전 1 다음
