DenseNet的分類方法是通過密集連接（Dense Connectivity）來實現。在傳統的卷積神經網絡中，每個層的輸入只與前一層的輸出連接，因此信息無法在網絡中自由流動。而在DenseNet中，每個層的輸入不僅與前一層的輸出連接，還與之前所有層的輸出連接，這種密集連接的方式使得信息可以在網絡中自由傳遞。
具體地，DenseNet的每個層都接收所有之前層的特征圖作為輸入，并通過堆疊的1x1卷積層和3x3卷積層進行特征提取。然后，將這些特征圖按通道連接起來作為當前層的輸出，并傳遞給后續層。由于每個層都直接與之前所有層相連，所以網絡中的信息傳遞更加充分，可以更好地利用之前層的特征提取能力，從而提高模型的性能。
最后，DenseNet通過全局平均池化層和全連接層將特征圖映射到分類結果。這樣，DenseNet可以在訓練過程中學習到不同層次上的特征，并利用這些特征進行準確的分類。
