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极简随笔之深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)

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本文为深度残差收缩网络的极简解读,需要读者有深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)和Squeeze-and-Excitation Network(SENet)的基础知识。

 

,英文名为Deep Residual Shrinkage Network,是ResNet或者说SENet的一种新型改进,发表在1区期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是强噪声情况下的分类问题。

 

首先,ResNet的残差模块如图所示:

 

 

然后,相较于ResNet,SENet的残差模块有一点改进:

 

 

最重要的,深度残差收缩网络中的残差模块,将SENet中的“加权”替换成了“软阈值化”:

 

 

最后,深度残差收缩网络的整体网络结构如下图所示:

 

 

M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, et al., Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, DOI: 10.1109/TII.2019.2943898 https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096

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