DenseNet、resnent区别

DenseNet和ResNet都是深度学习中常用的卷积神经网络模型，它们的主要区别如下：

1. 连接方式不同

DenseNet中的每个层都与前面所有层连接，即每个层的输出会传递到所有后续层的输入，形成了一种密集连接的结构。而ResNet中的每个层只与前面相邻的层连接，即只有一个跨层连接。

2. 特征重用方式不同

DenseNet中的每个层都能够重复利用前面所有层的特征，这种密集连接的结构可以增加网络的特征复用能力，从而提高了模型的性能。而ResNet中的跨层连接可以保留原始特征，避免了梯度消失等问题，从而提高了模型的训练效率。

3. 参数数量不同

由于DenseNet中每个层都与前面所有层连接，因此它的参数数量比ResNet更多。这也意味着DenseNet需要更多的计算资源和更长的训练时间。

总的来说，DenseNet通过密集连接的方式增加了特征复用能力，提高了模型性能；而ResNet则通过跨层连接保留了原始特征，提高了模型训练效率。不同的应用场景可以选择不同的模型。