使用CONCATENATE合并字符生成的字符为什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-29 06:55 标签： 合并字符

1.2.1 按照行进行合并字符

1.2.2 按照列进行合并字符

在深度学习中我们也会遇到过需要进行網络层进行连接的地方，结合自己的研究方向下面举二个例子说明使用这种连接的地方。


具体u-net如何使用可以参考文献[2]这裏只是简单介绍concatenate在U-net中的使用。U-net网络是在coding-decoding网络结构基础上发展而来的他输入的是图像，输出的也是图像,相当于是一个end-to-end[3]网络结构传统的网絡确实可以达到降低网络参数的功能，但是可能重建的效果不是太好所以我们在deconding将coding过程中相同尺寸的feature map连接到我们decoding网络的feature map，这样就充分了利用了coding网络中结构信息达到更好的去混迭、或者是重建效果。

近几年的深度学习模型中CNN[4]一直是绝对主导地位。Resnet[7,8]、GoogLeNet[6]、VGG[5]等優秀的网络都是基于CNN搭建的然而，深层的CNN一直以来都存在一个问题：数据在多层传播后很可能会逐渐消失Resnet通过“skip connection”结构一定程度上在促进了数据在层间的流通，但接近输出的网络层还是没有充分获得网络前面的特征图另外提一点，在针对resnet研究之后出现WRN[9]网络说明了resnets网絡可能存在冗余，提出了一个宽而浅的网络效果证明WRN效果也不错。

Networks中作者提出了一个新的DenseNets[10]网络出发点是为了解决Resnets出现的冗余性问题。使用的参数更少也缓解了梯度消失的问题，网络也更容易训练Densenet和ResNests在数学表达的区别就是把Resnets中skip layer加法变成了concatenate连接运算。下面是DenseNets网路结构图：
可见将skip-layer变成了concatenate层，也就是说后面一层和整个网络前面所有层都建立一个连接这样会减少网络网络层数，有利于网络的训练但是具體在使用各种框架实现DenseNets时候，可能会大大的占用显存作者又提出针对此问题的解决方法[11]，解释说这不是DenseNest本身的问题而是目前的框架比洳tensorflow、pytorch等对concatenate操作支持的不是的很好。


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