
DenseNet, yani Yoğun Bağlantılı Evrişimli Sinir Ağları, 2017 yılında Gao Huang ve çalışma arkadaşları tarafından geliştirilmiş bir derin öğrenme mimarisidir. Bu yapı, her katmanın yalnızca bir sonraki katmana değil, tüm sonraki katmanlara bağlantılar kurmasını sağlayarak sinir ağı içinde bilgi akışını maksimum düzeye çıkarır. DenseNet mimarisi, özellikle parametre verimliliği ve gradyan akışı açısından derin sinir ağlarının eğitiminde önemli avantajlar sağlamaktadır.Yoğun Bağlantı MimarisiDenseN
TR
Kaan Gümele

DenseNet, or Dense Convolutional Networks, is a deep learning architecture developed in 2017 by Gao Huang and colleagues. This structure maximizes information flow within the network by allowing each layer to connect directly to all subsequent layers rather than just the next one. The DenseNet architecture offers significant advantages in training deep neural networks particularly in terms of parameter efficiency and gradient flow.Dense Connectivity ArchitectureIn the DenseNet architecture each
EN
Kaan Gümele