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稠密张量与稀疏张量的区别在机器学习和数据处理领域，张量是处理和存储多维数据的核心结构。张量主要分为两类：稠密张量（DenseTensor）和稀疏张量（SparseTensor）。它们在数据存储和计算效率方面有显著的区别。稠密张量定义：稠密张量是最常见的张量形式，每个元素都显式地存储在内

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稠密连接网络（DenseNet）是一种深度卷积神经网络，通过在网络中引入密集连接（denseconnection）来增强特征重用和梯度流动，从而提高模型的性能和泛化能力。在DenseNet中，每个层都将前面所有层的输出作为其输入，形成了一个密集的连接结构。与ResNet相比，DenseNet更加注重特征的重用和信息的共

SENetV2:Aggregateddenselayerforchannelwiseandglobalrepresentations 官方代码是用tf.keras实现（论文中没有标注）：https://github.com/mahendran-narayanan/SENetV2-Aggregated-dense-layer-for-channelwise-and-global-representations我用torch和tf实现了一下：htt

从ResNet到DesNet  稠密块体DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。我们首先实现一下这个架构。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefconv_block(input_channels,num_channels):ret

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一.思想与ResNet的区别DenseNet这样拼接有什么好处？DenseNet优点对于每一层，使用前面所有层的特征映射作为输入，并且其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNet的优点:缓解了消失梯度问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量，改进了整个网络的信息流和梯度，这使得

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定义    数据结构中对于稀疏图的定义为：有很少条边或弧（边的条数|E|远小于|V|²）的图称为稀疏图（sparsegraph），反之边的条数|E|接近|V|²，称为稠密图（densegraph）。此定