深度网络残差学习

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【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成

深度残差网络（deep residual network, ResNet）是一种非常热门的深度学习方法，到目前为止，在谷歌学术上的引用量达到了35772次。 深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是ResNet的一
游客twfby4rnbj6f4 4年前 810

深度残差收缩网络(2)：整体思路

其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。 我们首先来翻译一下论文的摘要： 第一句：This paper develops new deep learning methods, namely, deep residual shri
游客twfby4rnbj6f4 4年前 341

深度残差收缩网络(5)：实验验证

实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残
游客twfby4rnbj6f4 4年前 379

深度残差收缩网络(1)：背景知识

深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual Shrinkage Network，是深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Infor
游客twfby4rnbj6f4 4年前 472

深度残差收缩网络(3)：网络结构

（1）深度残差网络的回顾 在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整体示意图。BN指的是批标准化(Batch Normalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(Rectifier Linear Unit)，Conv指
游客twfby4rnbj6f4 4年前 583

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

本文为深度残差收缩网络的简要解读，需要读者有深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）与Squeeze-and-Excitation Network（SENet）的相关基础。 深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual
游客twfby4rnbj6f4 4年前 627

另类注意力机制之深度残差收缩网络（附代码）

深度残差收缩网络Deep Residual Shrinkage Network是一种较为新颖的深度神经网络，本质上是深度残差网络ResNet的一种改进版本，其目的是提高深度神经网络在强噪数据上的特征学习效果，其核心思想在于：**在特征学习的过程中，剔除冗余信
游客twfby4rnbj6f4 4年前 798

深度残差收缩网络(4)：注意力机制下的阈值设置

对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实
游客twfby4rnbj6f4 4年前 682

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