DenseNet和ResNet是两种深度学习模型中的重要变体。
1.连接方式：DenseNet通过密集连接（dense connections）来构建网络，每个层的输入不仅来自前面所有层的输出，还来自其之前所有层的输出。这种全连接的方式有助于信息的流动和梯度传播，使得网络更容易训练。而ResNet则采用残差连接（residual connections），通过跳跃连接将输入直接添加到后续层的输出，解决了深层网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题。
2.网络结构：DenseNet中的每个层都与前面所有层进行连接，因此网络具有更多的连接，信息更充分地传递。而ResNet中的每个残差块主要包含两个卷积层，紧密地连接在一起，通过残差连接完成信息的传递。
3.参数数量：由于DenseNet中每个层都与前面所有层连接，所以参数数量相对较多，网络更加复杂。而ResNet中的残差连接只有相对较少的参数。
4.性能表现：DenseNet相对于ResNet在一些图像识别任务中表现更好，尤其是在数据集较小的情况下。DenseNet通过全连接的方式提高了信息传递的效率，使得网络更容易收敛和学习更多的特征。
总结起来，DenseNet和ResNet在连接方式、网络结构、参数数量和性能表现等方面存在差异。选择使用哪种模型要根据具体的任务和数据集来确定。