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panhongjin · Feb 12, 2019 · f358eef · f358eef
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diff --git a/chapter_convolutional-neural-networks/densenet.md b/chapter_convolutional-neural-networks/densenet.md
@@ -4,7 +4,7 @@ ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介
 
 ![ResNet（左）与DenseNet（右）在跨层连接上的主要区别：使用相加和使用连结](../img/densenet.svg)
 
-图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块A和模块B。与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块B的输出不是像ResNet那样和模块A的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块A的输出可以直接传入模块B后面的层。在这个设计里，模块A直接跟模块B后面的所有层连接在了一起。这也是它被称为“稠密连接”的原因。
+图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块$A$和模块$B$。与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块$B$的输出不是像ResNet那样和模块$A$的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块$A$的输出可以直接传入模块$B$后面的层。在这个设计里，模块$A$直接跟模块$B$后面的所有层连接在了一起。这也是它被称为“稠密连接”的原因。
 
 DenseNet的主要构建模块是稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。前者定义了输入和输出是如何连结的，后者则用来控制通道数，使之不过大。
 

diff --git a/img/densenet.svg b/img/densenet.svg