大名鼎鼎的DenseNet，17年CVPR的best paper（当然有争议是后话），不得不读。黄高博士的扛鼎之作，之前在读他的Snapshot-Ensembles时感觉就很舒服，整个文章逻辑很清楚，实验对比做的也十分全面，相信这篇best paper更是没有问题，会给读者一种爽的感觉。
2019.2.20 2852次。绝对值很高，但相比其他经典网络，ResNet，GoogLeNet之类，有些差距。
本篇在16年8月挂到arXiv上，中了2017年CVPR，是继16年何大神的ResNet之后，第二个华人的best paper， 这里 有个作者本尊的talk，现场讲解。一作Gao Huang（黄高）05年北航的本科生（GPA第一），15年清华博士毕业（读了6年。。），后来在康奈尔待了3年做博后，此刻在清华作青椒，本篇是在康奈尔时的工作。二作刘壮（同等贡献）也是碉堡，现在在伯克利做博士生，之前是清华姚班的（13级），发这篇文章时还在清华，也就是说 本科生 。。。最近以一作的身份新发了一篇《Rethinking the Value of Network Pruning》，中了19年的ICLR，同时也是18年NIPS的best paper award。。这个世界太疯狂了，这都不是潜力股了，而是才华横溢溢的不行了。
官方实现在这里：
黄高个人主页在这里：
刘壮个人主页在这里：
先前的研究中说明只要网络包含短路连接，基本上就能更深，更准确，更有效的训练。本文基于这个观察，引入了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每个层连接到所有层。传统的卷积网络L层有L个连接，而DenseNet有 个直接连接。对于每一层，它前面所有层的特征图都当作输入，而其本身的特征图作为所有后面层的输入（短路连接被发挥到极致，网络中每两层都相连）。DenseNet具有几个引入注目的优点： 可以缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征重用，并大幅减少参数数量。
随着CNN变得越来越深，一个新的研究问题出现了：随着输入信息或梯度通过多层，它在到达网络结尾（或开始）处就消失了。ResNets和Highway Networks通过恒等连接将信号从一层传输到下一层。Stochastic depth通过在训练期间随机丢弃层来缩短ResNets，以得到更好的信息和梯度流。FractalNets重复组合几个并行层序列和不同数量的卷积块，以获得较深的标准深度，同时在网络中保持许多短路径。尽管上述方法的网络结构都有所不同，但它们有一个共同特征：创建从早期层到后期层的短路径。
本文提出一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流， 将所有层（匹配特征图大小）直接相互连接 。为了保持前向传播性质，每个层从所有前面的层获得附加输入，并将其自身特征图传递给所有后续层。
至关重要的是，与ResNets相比，在传递给下一层之前， 不是通过求和来合并特征，而是通过concat来合并特征 。因此， 层有 个输入，包括所有先前卷积块的特征图。其特征图被传递到后续所有 层。这在L层网络中引入了 个连接，而不是传统架构的L个连接。正是因为这种密集连接模式，所以称本文方法为密集连接网络（ Dense Convolutional Network DenseNet）。
相比传统卷积网络，这种密集连接模式有有一点可能违反直觉的是，它需要更少的参数，因为无需重新学习冗余的特征图。本文提出的DenseNet架构显式区分了添加到网络的信息和保留的信息。DenseNet的层非常窄（如每层只有12个滤波器），只给网络的"集体知识"增加一小组特征图，并保持其余的特征图不变。
除了更好的参数利用率之外，DenseNet的一大优势是它改善了整个网络中的信息流和梯度，使得网络更易于训练。每层都可以直接访问损失函数和原始输入信号的梯度（ 我屮，这不就是GoogLeNet当时为解决梯度消失而在中间层引入分类器那种ugly办法的替代吗 ），从而导致隐式的深度监督。这有助于训练更深的网络。
与DenseNet相似的级联结构早在1989年就提出来了。。Adanet的提出差不多是与DenseNet并行的，跨层连接也相似（话说竞争真激烈。。）
本文作者提出的另一个网络Stochastic depth说明并非所有层都需要，在深度残差网络中存在大量冗余的层。本文的部分灵感也来源于此。
相比从极深或极宽的架构中提取表示能力，DenseNet是通过 特征重用 来利用网络的潜力，得到易于训练和高参数效率的压缩模型。相比从不同层拼接特征的Inception网络，DenseNet更简单有效（看来Inception因其结构复杂性没少被批判）。
定义 为单张输入图像，网络由 层组成，每一层实现非线性变换 ，其中 为层的索引号。 可以是BN，ReLU，Pooling，Conv等操作的复合函数，定义 层的输出为 。
传统的层连接： 。ResNets增加了跳跃连接： 。ResNets的一个优势是梯度可以通过恒等函数直接从后面的层流向前面的层。然而，恒等函数和 的输出通过加法合并，有可能会阻碍网络的信息流。
本文引入与ResNets不同的连接模式：从任意层到所有后续层的直接连接（图1）。结果就是，第 层接收所有之前层的特征图作为输入： 。为了便于实现，concat 的多个输入为单一张量。
受ResNet v2启发，定义 为三个连续运算的复合函数：BN，ReLU，3 x 3 Conv
当特征图的大小改变时，concat运算是不可能的，然鹅，卷积网络的一个关键组成部分就是下采样层，通过它可以改变特征图大小。为了便于在架构中进行下采样，将网络划分为多个密集连接的密集块（dense blocks），如图2所示。
将密集块之间的层称为过渡层（transition layers），它们进行卷积和池化。本文实验中的过渡层由BN，1 x 1卷积和 2 x 2平均池化组成。
如果每个函数 生成 个特征图，它后面跟着的 层有 个输入特征图，其中 是输入层的通道数。DenseNet和现有网络架构的一个重要区别是DenseNet可以有非常窄的层，如 。本文将超参数 定义为网络的成长率（growth rate）。对此的一种解释是，每一层都可以访问其块中所有前面的特征图，即，网络的『集体知识』。可以将特征图视为网络的全局状态。每一层增加自己的 个特征图到这个状态。成长率反映了每层由多少新信息对全局状态有贡献。全局状态一旦写入，就可以被网络中的任何地方访问，而不像传统网络那样，无需从一层复制到另一层。（全文精华应该就是这一段了）
1x1 conv非常有用（提升计算效率），本文也大用特用。本文定义DenseNet-B的 为 BN-ReLU-Conv(1x1)-BN-ReLU-Conv(3x3)
为了使模型更紧凑，可以减少过渡层的特征图数量。如果密集块包含 个特征图，定义接下来的过渡层生成 个特征图，其中 表示压缩率。定义 的DenseNet为DenseNet-C，本位实验中设置为 。当同时使用瓶颈层和压缩过渡层时，定义模型为DenseNet-BC。
非ImageNet数据集采用同一个架构，由3个密集块构成。ImageNet的架构如表1所示
CIFAR SVHN ImageNet
所有网络都用SGD。
CIFAR和SVHN的batch size为64，epoch分别为300和40，初始学习率为0.1，在50%和75%的epoch时分别除10。
ImageNet的batch size为256，90个epoch，初始学习率为0.1，在30和60epoch时分别除10。
weight decay为 ，动量为0.9。用He初始化。
对于CIFAR和SVHN，还在每个卷积层后接了dropout层（除第一个卷积层外），丢失率为0.2。
看表2的最后一行
DenseNet可以利用更大更深模型表示能力的增长。
如图4所示
主要用DenseNet-BC和ResNet作比较。
表面上看，DenseNets和ResNets没什么不同，两个式子的差别仅仅是输入从加法变为concat，然而，这种看似很小的修改导致两种网络架构的行为明显不同。
因为鼓励特征重用，所以得到更紧凑的模型。
如图4所示。
对DenseNets准确率提升的一种解释是各个层通过短路连接从损失函数接收额外的监督（某种深度监督）。DenseNets用隐式的方式执行相似的深度监督：网络顶部的单个分类器通过最多两到三个过渡层为所有层提供直接监督。 然而，由于在所有层之间共享相同的损失函数，因此DenseNets的损失函数和梯度基本上不那么复杂。
和随机深度的对比，随机深度有点类似DenseNet：如果所有中间层都随机丢弃，那么在相同的池化层之间的任意两层都有可能直接连接。
DenseNet就是好，就是好啊就是好。在遵循简单的连接规则的同时，DenseNets自然地整合了恒等映射，深度监督和多样化深度的属性。
又是一篇没有什么数学公式的paper，越来越感觉深度学习像物理，很多结果都是基于做实验得到的。通过对实验的观察对比分析，找出实验中的缺陷不足，从而去改进，然后发paper。黄高博士的写作套路还是非常讨喜的，特别是开头的地方，娓娓道来，一步一步告诉你为什么要这么做，为什么要引入这一步。此外，DenseNets和作者本人的工作『随机深度』也有千丝万缕的关系，看来功夫做扎实了，沿着一条道路是可以出一系列成果的。
这是个好问题。。是要进一步衍生ResNet吗？
提出密集连接结构，将ResNet的跳跃连接发扬光大为两两连接
效果比ResNet还好，通过减少滤波器个数（文中称作成长率），参数量也下来了
感觉效果提升并没有那么明显，被后续出来的ResNeXt超过了
各种网络结构的实现：
黄高本人视频讲解：
作者本人的解答： CVPR 2017最佳论文作者解读：DenseNet 的“what”、“why”和“how”
DenseNet的3个优势：
论文查重是否可以查到github，这个需要提前知道查重系统比对数据库中是否存在Github相关的论文资料。如果是存在的，只要你借鉴或者抄袭了，肯定会被查查出来的。。。
github是用来存东西的，主要给程序员存项目源代码，也可以给其他人存网站的网页、论文之类的东西。
和网盘类似，与网盘不同的是，它有版本控制系统，可以查看历史版本的文件，可以对比各个版本的文件内容。把项目弄到github上，可以与其他人展开协作，一起搞这个项目，也可以参与其他人的项目，还具备一些社交功能。
github简介：
GitHub于2008年4月10日正式上线，除了Git代码仓库托管及基本的Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。目前，其注册用户已经超过350万，托管版本数量也是非常之多，其中不乏知名开源项目Ruby on Rails、jQuery、python等。
2018年6月4日，微软宣布，通过75亿美元的股票交易收购代码托管平台GitHub。
用同义词替代。出现重复率高可以尽量用同义词替代，比如损坏等于破坏，渠道等于途径，原理等于基本思路，不可见等于隐藏，提前检测出来的报告里面。
在1997年Karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。虽然Teradata公司在1986年开发的分布式数据中已经...
分布式工程学是一门实践性很强的工科学。所以会出现与其他工科一样的现象就是实践会先于理论。在1960年末被公认为是第一个分布式系统的ARPANET就诞生于美国[1]。在美国50年代到60年受曼哈顿计划的影响，计算机理论迎来了大爆炸的时代。在那个年代发明了我们今天所用到的大部分计算机理论。作为一个新兴学科，当年的科学家大都是刚刚毕业正是壮年。而今他们大多已经是高龄老人，有些科学家则已经离世。在这里向哪些为计算机理论作出贡献的科学家们表示敬意。
Github平台上有大量优质实用的开源代码，学会使用它能为各位开发者节约很多时间，所以很多人平常都会选择在github平台上下载的代码使用，那么github下载的代码怎么使用呢？ 1、 打开任意一个GitHub仓库的主页，点击目录右上角的绿色按钮。 2、 可以看到有两个选项，点击第二个DownloadZIP即可直接下载项目所有的源代码的压缩文件。 3、 下载完成后运行文件进行解压。 4、 解压完成后即可在本地编辑运行源代码。 5、 其他运行环境配置和如何使用该代码的说明文件一般在项目根目录的README.md文件中，同时也会显示在项目的下方，可以跟着说明文档一步步的熟悉如何使用该项目的源代码。 以上就是我给大家分享的github下载的代码使用方法，希望能帮到大家。
深度学习发论文会提交代码。
往往出于某些原因，或是作者没有时间整理代码，或是代码涉及商业机密，或是代码可复现存在问题，或是作者忘记把代码贴到论文中，论文的官方代码不会被及时放出(implemented by author) ，这个时候我们可以通过以下方法尝试获取:
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前不久，湖北某高校博士张晨（化名）在网上找“中介”在“C刊”（某核心期刊）发表论文的愿望破灭了，还被淘宝卖家去了5.2万元积蓄。近日，安徽省芜湖市公安局弋江分局民警联系上张晨，告诉她已经在安徽被抓获，并为她追回了1万多元的损失。
在张晨那里，被芜湖警方追回的这1万多元，其实早已被视为“坏账”，准备不予理会了。在确信去5万多元之后，张晨并没有选择报警。据她自述，是担心这个事情传开影响到自己毕业。此番被警察找上门，于她而言，究竟是意外之喜还是飞来横祸，并未可知。淘宝店铺招摇撞被抓，自有法律的惩处，而张晨这样的利益受损者，难道仅仅只是“受害者”一副面容吗？事实上，已有不少网友对张晨冷嘲热讽，还有网友留言称，不知道这算不算学术造假？
网友的质疑并非没有道理。其一，尽管没有成功，张晨的行为仍属涉嫌买卖论文。知假而买假，一篇不够买两篇，一再炮制所谓的学术成果，并试图以此获取工作机会，这样的行为并无正当性。
从报道可知，张晨所读专业有硬性要求，读博期间必须在“C刊”发两篇论文才可顺利毕业，但她已完成了这个额度，按道理讲，已经迈过了毕业的门槛，大可不必再去找中介代写代发论文。她自己说多发几篇对找工作有好处，问题是，这样弄虚作假炮制出来的“C刊”论文，究竟有多少学术价值？
其二，张晨随随便便支付5.2万元买论文，尽管也有怀疑，但照付不误，足见此类现象比较普遍，甚至已经成为一种心照不宣的“潜规则”，其对学术风气造成的负面影响可想而知。
论文是学术思想的结晶，是一个学者的立身之本。然而，在当下，很多人谈论起论文，就好像它是一件与己完全无关的马甲，需要时可以不择手段搞来，不需要时立马扔掉。这样的学术风气如何让公众心存敬意？
当然，当下的学术评价体系或许存在一些问题，比如过于追求论文的数量，设置一些不太合理的指标，但治学者缺乏独立精神与判断能力，或者明明没有从事学术工作的能力却硬要挤进来，乃至为此不惜弄虚作假、欺世盗名，则是需要反省的。“读圣贤书，所学何事？”既然想戴上那顶博士帽，就应该有起码的德行与操守。
是你的原创的论文，你可打电话到消费者协会 保留你所有的证据方便提供，下次还需发论文你可在工商局官网先查查这家期刊是否是实名注册的，如何查讯你可找网站QQ要公司的名称 再从工商局官网查看，如果查不到就不可信 ，正规的发论文机构都是工商局注册过的，你也可要求上公司参观 或需要要发票，
经常看到有发论文的情况，我很想知道是怎么到你的。在这里我想提醒下各位，网上找的论文发表机构，在发表之前一定要先确定好对方是个人，还是公司。如果是个人，那很有可能是，他们钱，把你拉黑，很容易脱身。公司就不一样了，成立个公司需要成本，工商局备案，钱再换公司不现实，成本太高。即使是公司，也不要轻易相信。正规的公司都能在工商局查到，有具体地址、座机，另外查下这个公司是否有不良记录等。代理机构推荐的期刊，自己也要主动的去网上查下是不是正规期刊，因为有作者反应发出来的期刊是假刊，或者是增刊、套刊的情况。正规期刊新闻出版总署都可以查到，不要懒，自己查下。友情提醒：在进行论文发表的时候最好选择专业的公司，类似的网站建设成本低，难免最出现收取费用之后网站下消失，导致上当。
论文需要写上参考文献，一般要15条及以上。下面，我们来看看论文如何标注作者单位---把字数或文字上标吧。
比如随便写上文字，参考文献的格式一般是【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.之类的，如下图所示：
比如在论文的某个地方表示[1]，如下图所示：
插入选项卡
然后在插入选项卡下方找到如下图标点击即可，如下图所示：
1,2是写的作者单位，通信地址只有一个来自小木虫论坛的解答：请问各位虫友：如果在发表文章时，作者名字上的左上标有1，2，其中1，2分别对应着一个不同的单位（一个作者挂两个单位），我的问题是：如果对于要求作者的第一单位为本单位的文章才给予奖励，那么如果作者名字上标 ...1、作者单位不能随便写的，单位应该是科研成果所有的那一个单位，不过现在很多毕业的研究生都把自己工作的单位挂上去了，有的还挂在第一单位，如果母校不追究你的话，当然OK哦，否则......2、一般第一作者、第二单位的，作为科研成果，单位还是有奖励的，要打折（例如有的单位只算0.3），不过对于你经后评职称没有啥影响的。
现如今发表SCI的论文的作者有很多，我相信发表过sci的作者都知道一篇论文的排序对于作者著作权有着很重要的作用，当一篇论著出现多名作者的时候，在每一作者姓名右上角依次标出阿拉伯数字1、2、3，有些杂志要求写英文字母a，b，c注明。那么sci论文作者名字上角标a b是什么意思有何区别? sci论文作者名字上角标a b有何区别 a其实就是指的是第一作者，地位仅此于通讯作者的项目主要参与者，贡献多为实验操作等实际执行者，一般指的是通讯作者的学生等。 b其实指的就是第二作者，指的是通讯作者和第一作者除外的次要参加者和一般参与者。 这两者的最大的区别就是著作权有着高低之分，第一作者比第二作者的著作含金量更高一些，有的杂志要求用阿拉巴数字标记，分别是1、2、3等等。
数字对应着下面的作者单位，1,2同时都有的话，说明对应下面的1,2的两个单位作者都有职位。
代表作者所在单位，论文中作者右上角的数字代表着作者所在的单位，右上角的数字与论文中的研究单位是相匹配的。例如：李华1，（1清华大学工学院），则代表作者李华是来自于清华大学工学院。这个数字与作者的位次没有关系，位次是根据排名的前后，在最前面的为第一作者。
规范
摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，重点是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，可以引用、推广。
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“摘要”的左下方。
以上内容参考：百度百科-论文格式