类似的,将深度残差收缩网络结构中的RBU,替换成改进的残差模块RSBU-CW,就得到了第二种深度残差网络(Deep Residual Shrinkage Network with Channel-Wise thresholds, DRSN-CW)的结构,如下图所示: 深度残差收缩网络(逐通道不同阈值),简称DRSN-CW 关于DRSN-CS的优势,一个是除去与噪声相关的特征,另一个是阈值自动学习...
1、DRSN 原理 DRSN[1][2]由三个部分组成:残差网络、自注意力网络和软阈值化。 1.1 残差网络 残差网络(或称深度残差网络、深度残差学习,英文ResNet)属于一种卷积神经网络。相较于普通的卷积神经网络,残差网络采用了跨层恒等连接,以减轻卷积神经网络的训练难度。其具体说明可以参考文章:Tensorflow2.0之自定义ResNet。
本文着重解读了哈尔滨工业大学赵明航老师在2020年《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS》上发表的深度残差收缩网络（DRSN）研究，针对旋转机械故障诊断中的振动信号处理提出创新方法。赵老师提出了两种改进的网络架构（DRSN-CS和DRSN-CW），它们在基础的ResNet上引入软阈值函数，能有效剔除噪声特征，并通...
首先,简单回顾一下深度残差网络,深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络,深度残差网络引入了跨层的恒等映射,来减小模型训练的难度,提高准确率。 然后,在深度残差网络的基础上,深度残差收缩网络引入了一个小型的子网络,用这个子网络学习得到一组阈值,对特征图的各个通道进行软阈值化。这个过程其实...
深度残差收缩网络是一种比较新颖的深度学习方法,实际上是深度残差网络基础上的改进,能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先,简单回顾一下深度残差网络,深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络,深度残差网络引入了跨层的恒等映射,来减小模型训练的难度,提高准确率。
本文提出了两种深度残差收缩网络(DRSN),一种DRSN使用通道共享阈值(DRSN-CS),另一种使用通道wise阈值(DRSN-CW),在最终达到较高的准确率的目标下,提升ResNet从高噪声振动信号中提取特征的能力。主要的贡献有: 1. 软阈值被插入深度结构中,作为非线性转换层,目的是有效地排除噪声相关的特征。 2. 阈值通过特殊设计的...