A DenseNet হল এক ধরনের কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক যেটিস্তরগুলির মধ্যে ঘন সংযোগ ব্যবহার করে, ঘন ব্লকের মাধ্যমে, যেখানে আমরা সমস্ত স্তরকে (মেলা বৈশিষ্ট্য-মানচিত্র আকার সহ) সরাসরি সংযুক্ত করি। একে অপরকে।
ডেনসনেট কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়?
এটি একটি ResNet মডিউল থেকে অন্যটিতে পাস করা অবস্থায় অ্যালগরিদম হিসাবে দেখা যেতে পারে। DenseNet-এ, প্রতিটি স্তর সমস্ত পূর্ববর্তী স্তরগুলি থেকে অতিরিক্ত ইনপুট গ্রহণ করে এবং তার নিজস্ব বৈশিষ্ট্য-মানচিত্রগুলি পরবর্তী সমস্ত স্তরগুলিতে প্রেরণ করে। সংযোগ ব্যবহার করা হয়।
DenseNet কি?
DenseNet হল ভিজ্যুয়াল অবজেক্ট রিকগনিশনের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের নতুন আবিষ্কারগুলির মধ্যে একটি ডেনসনেট কিছু মৌলিক পার্থক্য সহ ResNet-এর সাথে বেশ সাদৃশ্যপূর্ণ।ResNet একটি সংযোজন পদ্ধতি (+) ব্যবহার করে যা পূর্ববর্তী স্তরকে (পরিচয়) ভবিষ্যতের স্তরের সাথে একত্রিত করে, যেখানে DenseNet সংযুক্ত করে (.)
ডেনসনেট কীভাবে কাজ করে?
সংক্ষেপে বলতে গেলে, DenseNet আর্কিটেকচারটি তার সর্বোচ্চ পরিমাণে অবশিষ্ট মেকানিজম ব্যবহার করে প্রতিটি স্তরকে (একই ঘন ব্লকের) পরবর্তী স্তরগুলির সাথে সংযুক্ত করে এই মডেলটির কম্প্যাক্টনেস শিখেছে বৈশিষ্ট্যগুলি অপ্রয়োজনীয় কারণ সেগুলি একটি সাধারণ জ্ঞানের মাধ্যমে শেয়ার করা হয়েছে৷
ResNet এবং DenseNet এর মধ্যে পার্থক্য কি?
ResNet এবং DenseNet-এর মধ্যে পার্থক্য হল যে ResNet পূর্ববর্তী সমস্ত বৈশিষ্ট্য- মানচিত্রগুলিকে সংযুক্ত করতে সমষ্টি গ্রহণ করে যখন DenseNet তাদের সকলকে সংযুক্ত করে [৪৯]।
