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针对深层DenseNet模型在小型数据集上的过拟合问题,提出了一种改进的轻量化DenseNet模型.首先,优化网络中密集连接块(Dense Block)数量和其内部网络结构;然后,提出一种自适应池化层方法,解决改进网络的特征图分辨率适应问题;最后,加入Skip Layer模块增强密集连接块间特征信息流通.实验结果表明,改进方法能够减少模型的参数量和计算量,有效解决了深层DenseNet的过拟合问题. 相似文献
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