深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network)是ResNet的一种改进,实际上是ResNet、注意力机制和软阈值化的深度集成,在深度神经网络的内部消除不重要的(或者与噪声相关的)特征,加强深度神经网络从强噪信号中提取有用特征的能力。以下根据自己的理解,进行一些解释。 1. 动机 首先,在很多机器学习的任务中,样本中...
面向含噪数据的深度学习方法,是信号处理里的经典内容和深度学习、注意力机制的又一次完美结合。深度残差收缩网络的基本模块如下图(a)所示,通过一个小型子网络,学习得到一组阈值,然后进行特征的软阈值化...本文解读了一种新的深度学习方法——深度残差收缩网络(DeepResidualShrinkageNetwork),加入了笔者自己的理解。1....
深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network)是 ResNet 的一种改进,实际上是 ResNet、注意力机制和软阈值化的深度集成,在深度神经网络的内部消除不重要的(或者与噪声相关的)特征,加强深度神经网络从强噪信号中提取有用特征的能力。 1. 动机 首先,在很多机器学习的任务中,样本中经常会包含一些噪声,比如高斯噪...