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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

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

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(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(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

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(6)：代码实现

深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10
游客twfby4rnbj6f4 4年前 561

深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深
技术小能手 6年前 4847

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