极简解读之深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)

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角度残差收缩网络,英文名为Deep Residual Shrinkage Network,是ResNet很久 说SENet的四种 新颖改进,发表在1区期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是强噪声情况报告下的样本分类现象。

M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, et al., Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, DOI: 10.1109/TII.2019.2943898

首先,ResNet的残差模块如下图所示:

最重要的,角度残差收缩网络中的残差模块,将SENet中的“加权”替加带了“软阈值化”:

否则,相较于ResNet,SENet的残差模块有其他改进:

本文为角度残差收缩网络的简要解读,不需要 读者有角度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)与Squeeze-and-Excitation Network(SENet)的相关基础。

https://ieeexplore.ieee.org/document/8860 096

最后,角度残差收缩网络的整体网络型态如下图所示:

转载网址

https://juejin.im/post/5dff189ce51d4557e87fd9b0