医学人工智能中的分层处理与跨模态融合：深度架构设计研究（基础教程.下）

密集连接（Dense Connection）设计

密集连接是一种在深度神经网络中将每一层都连接到所有后续层的连接方式。在密集连接网络中，第l层的特征图不仅传递给第l+1层，还传递给第l+2层、第l+3层等所有后续层，从而形成一个网状的连接结构。密集连接通过特征重用，解决了梯度消失问题，同时保留了浅层特征的细节信息，提高了模型的表达能力和特征利用率[1]。

在医学数据处理中，密集连接可以用于多种场景，如医学影像分类、分割、检测等。例如，在医学影像分类中，可以使用DenseNet架构，通过密集连接，使网络能够更好地利用特征，提高分类精度。在医学影像分割中，可以使用带有密集连接的FCN（Fully Convolutional Network）架构，通过密集连接，使网络能够更好地融合不同层次的特征，提高分割精度。

密集连接的设计需要考虑网络结构和任务需求，通常包括以下几个