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前言

从今天开始总结一下之前看的一些深度学习相关的论文。
今天的这篇还是比较经典的论文：密集连接网络。在很多国内的硕士毕业论文里都出现过，作为一个改进的模块。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf

一、摘要

摘要还是完整的截取一张图：

翻译一下就是：最近的研究表明，如果卷积网络包含接近输入层和接近输出层之间更短的连接，那么它的训练就可以更深入、更准确、更有效。在本文中，我们接受了这一观察结果，并引入了稠密卷积网络(DenseNet)，该网络以前馈方式将每一层连接到其他每一层。传统的L层卷积网络有L个连接(每一层和随后的一层之间各有一个连接)，而我们的网络有L(L+1) 2个直接连接。对于每一层，前面所有层的特征图被用作输入，它自己的特征图被用作所有后续层的输入。densenet有几个引人注目的优点:它们减轻了梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量。我们在四个高度竞争的目标识别基准任务(CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN和ImageNet)上评估了我们提出的体系结构。densenet在大多数技术上获得了显著的改进，同时需要更少的计算来实现高性能。

这咋一看哈，感觉这个模型可用在轻量化的改进上，我的眼睛一下就绿了。接下来我在后面挑一些我觉得的重点内容学一学。

二、网络架构

2.1. densenet

首先是densenet的整体架构：

主要构成是dense block和transition layers（过渡层）。过渡层包括一个批处理规范化层和一个1×1卷积层，然后是一个2×2平均池化层。

2.2. dense block

红色打圈的部分就是dense block,然后图的右下角经过了一个过渡层transition layers。dense block内部实行了密集连接。denseblock内部又由各个dense layer组成。

2.3 与resnet对比

resnet和densenet的区别（从公式就可以看出一些端倪）：

首先是resnet的连接公式：本层信号和前一层信号相加（用的是➕号）

然后是densenet的公式：之前所有层信号的叠加（这应该对应torch里的concat操作）

2.4 pytorch代码

作者的github是https://github.com/liuzhuang13/DenseNet.
但是点进去后发现pytorch版本的代码打不开了，其他caffe,tensorflow等的代码还可以用。

pytorch的代码可以在github上看别人写的：

总体来说还算比较简单的网络了

三.实验结果

第一次实验：Classification Results on CIFAR and SVHN
结果如下

总记的话就是四点：
精度高，容量大，参数使用效率高（相同性能参数小），不容易过拟合。

第二次实验：Classification Results on ImageNet
结果如下

总记的话就是：
densenet的性能与最先进的ResNets相当，同时只用更少的参数和计算就能达到类似的性能。

四.结论

densenet趋向于随着参数数量的增加而在准确性上不断提高，而没有任何性能退化或过拟合的迹象。在多个设置下，它在几个高度竞争的数据集上实现了最先进的结果。此外，densenet需要更少的参数和更少的计算来实现最先进的性能。由于我们在研究中采用了针对残差网络优化的超参数设置，我们认为，通过对超参数和学习速率调度进行更详细的调整，可以进一步提高densenet的精度。在遵循简单的连接规则的同时，DenseNets自然地集成了身份映射、深度监管和多样化深度的属性。它们允许特征在整个网络中重用，因此可以学习更紧凑的模型，根据我们的实验，也可以学习更精确的模型。由于其紧凑的内部表示和减少的特征冗余，densenet可能是各种基于卷积特征的计算机视觉任务的良好特征提取器，例如，[4,5]。我们计划在未来的工作中利用densenet研究这种特征迁移。

重点看看打粗部分就可以了，根据国内硕士论文的情况，这篇论文可以作为模型轻量化的参考基准文献之一。