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DenseNets 重装上阵：超越 ResNets 和 ViTs 的范式转变
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现DenseNets在ResNet风格架构中被低估，通过串联密集连接展示了DenseNets的优势，进行了架构调整和改进训练方法以提高性能和内存效率。模型在ImageNet-1K等领域展现了接近最新模型的性能，揭示了串联连接胜过加法连接的优点，推荐DenseNet风格的设计。
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关键要点
- 研究发现DenseNets在ResNet风格架构中被低估。
- 通过串联密集连接展示了DenseNets的优势。
- 进行了架构调整、块重设计和改进训练方法以提高性能和内存效率。
- 模型超越了Swin Transformer、ConvNeXt和DeiT-III等关键架构。
- 在ImageNet-1K等领域展现了接近最新模型的性能。
- 揭示了串联连接胜过加法连接的优点。
- 推荐DenseNet风格的设计。
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