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DenseNet 的想法很大程度上源于我们去年发表在 ECCV 上的一个叫做随机深度网络（Deep networks with stochastic depth）工作。当时我们提出了一种类似于 Dropout 的方法来改进ResNet。我们发现在训练过程中的每一步都随机地「扔掉」（drop）一些层，可以显著的提高 ResNet 的泛化性能。这个方法的成功至少带给我们两点启发：
首先，它说明了神经网络其实并不一定要是一个递进层级结构，也就是说网络中的某一层可以不仅仅依赖于紧邻的上一层的特征，而可以依赖于更前面层学习的特征。想像一下在随机深度网络中，当第 l 层被扔掉之后，第 l+1 层就被直接连到了第 l-1 层；当第 2 到了第 l 层都被扔掉之后，第 l+1 层就直接用到了第 1 层的特征。因此，随机深度网络其实可以看成一个具有随机密集连接的 DenseNet。
其次，我们在训练的过程中随机扔掉很多层也不会破坏算法的收敛，说明了 ResNet 具有比较明显的冗余性，网络中的每一层都只提取了很少的特征（即所谓的残差）。实际上，我们将训练好的 ResNet 随机的去掉几层，对网络的预测结果也不会产生太大的影响。既然每一层学习的特征这么少，能不能降低它的计算量来减小冗余呢？
DenseNet 的设计正是基于以上两点观察。我们让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别「窄」，即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。这两点也是 DenseNet 与其他网络最主要的不同。需要强调的是，第一点是第二点的前提，没有密集连接，我们是不可能把网络设计得太窄的，否则训练会出现欠拟合（under-fitting）现象，即使 ResNet 也是如此。