Keras实现DenseNet结构操作
DenseNet结构在16年由Huang Gao和Liu Zhuang等人提出，并且在CVRP2017中被评为最佳论文。网络的核心结构为如下所示的Dense块，在每一个Dense块中，存在多个Dense层，即下图所示的H1～H4。各Dense层之间彼此均相互连接，即H1的输入为x0，输出为x1，H2的输入即为[x0, x1]，输出为x2，依次类推。最终Dense块的输出即为[x0, x1, x2, x3, x4]。这种结构个人感觉非常类似生物学里边的神经元连接方式，应该能够比较有效的提高了网络中特征信息的利用效率。
DenseNet的其他结构就非常类似一般的卷积神经网络结构了，可以参考论文中
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