いうアーキテクチャを実装しました。Layerの2つの部分で構成されています。フィルター数k(*kは任意の実数)の3x3の畳み込み層*kは成長率と呼ばれる指標で、どれくらいの情報を新たにモデルに取り込むかを表します。今回はk=16で実装しました。Poolingで構成されています。Layerを交互に挟み込むモデルです。これらを挟み込み事で、最適化が必要なパラメータ数を大幅に削減することができ、これにより学習効率をあげることが出来ます。実装のコードを見ていきましょう。outputs)隠れ層を通常の畳み込み層x4にした時の正答率は97.0%でしたが、DenseNetに変えることで97.5%に向上しました。貼っておくので、皆さんも試してみて下さい。