深度学习中Shortcup

参考博主：https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375

1、最初的CNN模型成为plain networks,不特指某个模型框架。相比于直接优化最初的plain networks的模型F(x)=y，残差F(x)=y-x更容易优化

2、Shortcup，是跨越连接，不仅限于跨越1层，可跨越2层或者3层。

3、ResNet是由多个残差块组成，每个残差块都是采用shortcup跨越连接2层或者3层。

4、DenseNet将shortcut用到了“极致”——每两层之间都添加shortcut。如果把网络的所有层都dense connect，参数太大。DenseNet采用局部稠密连接，类似于残差块，使用dense block。每一个dense block里面的采用dense connect 。

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