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摘要： 从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。 1.深度残差网络 首先，在介绍深度残差收缩 阅读全文

摘要： 深度残差收缩网络是一种新颖的深度学习算法，实际上是深度残差网络的升级版本，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。 然 阅读全文

摘要： 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是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别 阅读全文

摘要： 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差收缩网络(Deep Residual S 阅读全文

摘要： 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，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈 阅读全文

摘要： （1）回顾一下深度残差网络的结构 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指的是卷积层(Convolution 阅读全文

摘要： 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 shrinkage networks, to im 阅读全文

摘要： 深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。 简单 阅读全文