所以densenet的参数量少，最重要的是他的输出通道数少，可以通过dense连接，将前面网络的输出拼接到后面的通道中，对吗？
你的理解非常准确，这正是 DenseNet 参数量少的核心原因。具体来说：
-
每层输出通道数极少
DenseNet 中，每层新增的输出通道数（称为 “增长率”，growth rate）通常很小（如 32 或 16），远小于 ResNet 中每层的通道数（如 64、128 等）。例如 DenseNet-121 的增长率为 32，意味着每层只需学习 32 个新的特征通道。
-
通过密集连接复用所有历史通道
虽然每层只输出 32 个新通道，但通过通道级拼接（Concatenate），当前层的输入包含了前面所有层的输出通道。例如：
- 第 1 层输入：初始 64 通道，输出 32 通道（总通道 = 64+32=96）
- 第 2 层输入：64+32=96 通道，输出 32 通道（总通道 = 96+32=128）
- 第 L 层输入：64 + 32×(L-1) 通道，输出 32 通道
这种 “小增量 + 全复用” 模式，让网络无需为每层设置大量通道，却能获得丰富的特征组合。
-
与 ResNet 的本质差异
ResNet 每层需要维持固定的高通道数（如 256、512）才能保证特征表达能力，因为它仅通过元素相加传递部分信息；而 DenseNet 通过拼接累积通道，用 “小通道增量” 实现了 “大特征容量”，自然减少了参数总量。
简言之：DenseNet 用 “通道拼接的复用” 替代了 “通道堆叠的冗余”，以极少的新增通道数实现了高效的特征学习，这是其参数量少的最关键原因。