"DenseNet_跳跃连接出自哪篇论文 📚🔍"

导读 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是深度学习领域中一种非常有效的卷积神经网络结构。其核心创新之一便是“密集连

.DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是深度学习领域中一种非常有效的卷积神经网络结构。其核心创新之一便是“密集连接”（Dense Connections），这种设计让每一层都能直接与其它所有层建立联系，极大地增强了特征的传递和复用，有助于缓解梯度消失问题，并提高模型训练效率。

那么，这项开创性的工作究竟出自哪里呢？答案就在2016年CVPR会议上发表的一篇论文《Densely Connected Convolutional Networks》中。这篇由Gao Huang等人撰写的文章不仅介绍了DenseNet的基本架构，还详细解释了跳跃连接（即密集连接）的设计理念及其对网络性能的影响。这篇文章一经发布，便迅速成为计算机视觉和深度学习研究领域的热门话题，对后续的研究工作产生了深远影响。🚀