深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),是深度残差学习(ResNet)或者说Squeeze-and-Excitation Networks的一种改进,发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics,面向强噪声情况下的数据分类问题。 ResNet的残差模块: Squeeze-and-Excitation Networks的残差模块: 深度残差收缩网络的残差模块: 深度残差收缩...
图6. 改进的残差模块(通道间共享阈值),英文名:Residual Shrinkage Building Unit with Channel-Shared thresholds,简称RSBU-CS 将图4中的基本残差模块,替换成图6中改进的残差模块RSBU-CS,就得到了第一种深度残差网络(Deep Residual Shrinkage Network with channel-shared thresholds, DRSN-CS)的结构,如下图所示: 图...
深度残差收缩网络,英文名为Deep Residual Shrinkage Network,是ResNet或者说SENet的一种新颖改进,发表在1区期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是强噪声情况下的样本分类问题。 首先,ResNet的残差模块如下图所示: 然后,相较于ResNet,SENet的残差模块有一点改进: 最重要的,深度残差收缩网络中的残差...
(2)models文件夹:可供调用的网络模块,本程序使用rsnet.py (residual shrinkage network)模块,其他模块功能如下: 图13 (3)rsnet.py文件中定义了Shrinkage和深度残差收缩网络整体架构结构。 class BasicBlock(nn.Module): #搭建基础网络架构 class Shrinkage(nn.Module): #搭建收缩网络 class RSNet(nn.Module): #...
【题目】Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis 【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断 Abstract (摘要) 【翻译】本文提出了一种新的深度学习方法,名为深度残差收缩网络,来提高深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力,并且取得较高的故障诊断准确率。软阈值化作为非线性层,嵌入到深度神经网络之中,...
微软亚洲研究院 Kaiming He 博士在 2015 年凭借深度残差网络 Deep Residual Network (DRN) 在 Imagenet 比赛的识别、检测和定位三个任务、以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了冠军。论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》获得 2016 CVPR best paper,ResNet因此声... ...
图6. 改进的残差模块(通道间共享阈值),英文名:Residual Shrinkage Building Unit with Channel-Shared thresholds,简称RSBU-CS 将图4中的基本残差模块,替换成图6中改进的残差模块RSBU-CS,就得到了第一种深度残差网络(Deep Residual Shrinkage Network with channel-shared thresholds, DRSN-CS)的结构,如下图所示: ...
深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis (原文翻译) 深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进,针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况,将软阈值函数引入深度残差网络的内部,通过消除冗余特征,增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块:...