深度残差收缩网络是深度残差网络的一种新颖的改进版本,其实是深度残差网络、注意力机制以及软阈值化函数的集成。 在某种程度上,深度残差收缩网络的工作原理,可以理解成:通过注意力机制注意到不重要的特征,通过软阈值函数将它们置为零;或者说,通过注意力机制注意到重要的特征,将它们保留下来,从而加强深度神经网络从含噪声...
因此,软阈值化也能够作为神经网络的激活函数。事实上,一些神经网络已经将软阈值函数作为激活函数进行了使用。 1.3 注意力机制 注意力机制就是将注意力集中于局部关键信息的机制,可以分成两步:第一,通过全局扫描,发现局部有用信息;第二,增强有用信息并抑制冗余信息。 Squeeze-and-Excitation Network是一种非常经典的注...
从这个角度看的话,软阈值函数和 ReLU 激活函数有一定的相似之处,也有利于深度学习算法训练时梯度的反向传播。 值得注意的是,阈值的选取对软阈值函数的结果有着直接的影响,至今仍是一个难题。 1.3注意力机制 注意力机制是近年来深度学习领域的超级研究热点,而 Squeeze-and-Excitation Network (SENet)则是最为经典的...
事实上,一些神经网络已经将软阈值化作为激活函数进行了使用。 1.3 注意力机制 注意力机制就是将注意力集中于局部关键信息的机制,可以分为两步:第一,通过扫描全局信息,发现局部有用信息;第二,增强有用信息并抑制冗余信息。 Squeeze-and-Excitation Network是一种非常经典的注意力机制下的深度学习方法。它可以通过一个...
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...
注意力机制+软阈值化 = 深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在本文中,我们首先对残差网络、软阈值化和注意力机制的基础知识进行了简要的回顾,然后对深度残差收缩网络的动机、算法和应用展开解读。 1.基础回顾 1.1残差网络 从本质上讲,残差网络(又称深度残差网络、深度残差学习)是一种卷积神经网络。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...
深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network)是ResNet的一种新颖的改进版本,其实是ResNet、注意力机制(参照Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和软阈值化的深度集成。 在一定程度上,深度残差收缩网络的工作原理,可以理解为:通过注意力机制注意到不重要的特征,然后通过软阈值化将它们置为零;或者说,通过注意力...
其中,残差网络在2016年斩获了ImageNet图像识别竞赛的冠军,目前已经成为了深度学习领域的基础网络;收缩指的是软阈值化,是许多信号降噪算法的关键步骤。在深度残差收缩网络中,软阈值化所需要的阈值,实质上是借助注意力机制设置的。 在本文中,我们首先对残差网络、软阈值化和注意力机制的基础知识进行了简要的回顾,然后对...