凯拉斯的密集网 DenseNet在Keras中实现密集的论文 现在支持更高效的DenseNet-BC(DenseNet-Bottleneck-Compressed)网络。 使用DenseNet-BC-190-40模型,它可以在CIFAR-10和CIFAR-100上获得最先进的性能 建筑 DenseNet是对广泛残差网络的扩展。 根据论文: The lth layer has l inputs, consisting of the feature maps of all preceding convolutional blocks. Its own feature maps are pass