什么是Dense模型？
Dense模型（也称密集模型）是深度学习中最基础且广泛使用的神经网络架构之一。 在Dense模型中，每一层的神经元都与下一层的所有神经元全连接，因此被称为“全连接层”或“密集层”。 这种结构能够有效捕捉输入特征之间的复杂非线性关系，常用于分类、回归等任务。
核心特点
- 全连接性：每个输入单元都连接到输出单元。
- 参数量大：由于连接密集，模型参数较多，适合处理中小规模数据。
- 通用性强：可作为其他复杂模型（如CNN、Transformer）的组成部分。
- 易于实现：几乎所有深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都原生支持Dense层。
典型应用场景
Dense模型广泛应用于：
- 图像分类（如MNIST、CIFAR-10的全连接分类头）
- 自然语言处理中的嵌入映射与分类
- 推荐系统中的用户-物品交互建模
- 作为Transformer等架构中的前馈网络（FFN）模块
与其他模型的对比
相较于稀疏模型（如MoE, Mixture of Experts）或卷积模型（CNN），Dense模型结构简单、训练稳定， 但在处理高维或大规模数据时可能面临计算和内存瓶颈。近年来，随着模型压缩与量化技术的发展， Dense模型依然在边缘设备和轻量级应用中占据重要地位。