研究进展 大量的深度学习方法被用于机器故障诊断中。例如，Ince使用一维卷积神经网络从电流信号中实施诊断电机故障。Shao将一个深度信念卷积神经网络用于电机轴承的故障诊断中。Ma等人使用具有解调时间-频率特征的ResNet来诊断非平稳运行条件下的行星齿轮箱。Zhao等人使用ResNet融合多组小波包系数进行故障诊断。以往方法缺点当面对大量高噪声振动信号时，ResNet的学习能
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2023-09-04 15:32:09
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# 残差收缩网络（Residual Shrinkage Network）在PyTorch中的实现
随着深度学习的不断发展，残差网络（Residual Network）在多个视觉任务中取得了显著的成果。残差收缩网络（Residual Shrinkage Network, RSN）是对其的一种改进，结合了特征选择和网络收缩的思想，进一步提升了模型的性能。本文将使用PyTorch框架来实现一个简单的残
原创
2024-09-09 06:29:09
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# PyTorch 残差收缩网络（ResNet）
随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（CNN）在图像处理和计算机视觉领域取得了显著进展。Residual Networks（ResNet）是其中一种非常流行的架构，其核心思想是通过引入“残差学习”来避免深层网络训练中的梯度消失或梯度爆炸等问题。本文将介绍PyTorch实现的残差收缩网络，及其背后的基本原理。
## 什么是残差收缩网络？
残差收
作者 |赵明航本文解读了一种新的深度注意力算法，即深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)。 从功能上讲，深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现，希望对大家有所帮助 相关基础深度残差收缩网络主要建立在三个部分的基础之上：深度残差网络、软阈值函数和注意力机
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2024-01-11 12:28:27
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[深度学习进阶] 深度残差收缩网络1. 深度残差网络基础2. 深度残差收缩网络2.1 软阈值化及阈值的要求2.2 深度残差收缩网络的网络结构2.3 实验验证 1. 深度残差网络基础深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)是一种非常成功的深度学习方法，自2015年底在arXiv上公布以来，在谷歌学术(Google Scholar)上的引用次数已经接近3万次。深度残
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2023-12-18 13:48:51
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为什么需要残差网络退化问题随着网络深度的增加，准确度变得饱和然后迅速退化。这种退化不是由过度拟合引起的，并且在适当的深度模型中添加更多层会导致更高的训练误差。如下图所示20层的神经网络不论是在训练还是测试中都比56层的错误率更低误差更低，且不是因为过拟合导致的问题反向传播反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。采取反向传播的原因：首先，深
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2023-10-17 10:31:10
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---恢复内容开始---景（1）为什么残差学习的效果会如此好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构，此外，残差学习也是网络变深的原因，为什么网络深度如此重要？解答：一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同的层次信息的组合也会越多。（2）为什么在残差之前网络的深度最深的也只是GoogleNet的22
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2023-12-15 11:16:14
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残差网络(Residual Networks)是由微软亚洲研究院的Kaiming He等人提出的神经网络模型。依托该模型，他们获得ILSVRC & COCO 2015图像分类竞赛第一名。你可以在这里找到论文正文：这篇文章非常经典，推荐精读。以下是对该论文核心内容的摘抄。网络退化神经网络的深度已然被认为是影响网络表现的一个核心因素。但是极深网络的训练面临着梯度消失与爆炸的干扰。归一化(nor
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2023-12-11 13:01:47
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随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。 但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求导的间接产
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2024-06-05 07:05:02
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1、基础理论深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。其功能特色包括：1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。同时，软阈值化的梯度要么为0，要么为1，这与ReLU激活函数是相似/一致的。2）由于软阈值化的阈值是通过类似于SENet的注意力机制自适应地进行设置的，深度残差收缩网络能够根据每个样本的情况，为每个样本
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2021-04-29 17:52:33
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2015年提出 讨论：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确？ 实验论证：在网络很深的时候（56层相比20层），模型效果却越来越差了（误差率越高），并不是网络越深越好。 通过实验可以发现：随着网络层级的不断增加，模型精度不断得到提升，而当网络层级增加到一定的数目以后，训练精度和测试精度迅速下降，这说明
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2024-05-31 10:44:54
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2024-07-31 11:18:14
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1.ResNet1.1 神经网络嵌套函数和非嵌套函数(前提知识)：首先，假设有一类特定的神经网络架构，它包括学习速率和其他超参数设置。对于所有，存在一些参数集（例如权重和偏置），这些参数可以通过在合适的数据集上进行训练而获得。现在假设是我们真正想要找到的函数，如果是，那我们可以轻而易举的训练得到它，但通常不能找到我们真正想要的函数，相反，我们将尝试找到一个函数，这是我们在中的最佳选择。例如，给定一
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2024-04-22 12:53:32
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# 深度残差收缩网络 Python 实现
## 引言
随着深度学习的迅速发展，网络结构的设计成为了提高模型性能的关键因素之一。深度残差网络（Residual Network）以其在非常深的网络中保持高性能而受到广泛关注。而近年来，深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）作为一种新兴的网络架构，进一步提升了深度学习模型的鲁棒性和泛化能力。本文将深入介绍深
5.11 残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化
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2024-02-04 13:21:33
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残差网络：经常使用的网络之一1.随着神经网络的不断加深能改进精度吗？不一定①蓝色五角星表示最优值，Fi闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度。在这个区域能够找到一个最优的模型（区域中的一个点表示，该点到最优值的距离衡量模型的好坏） ②随着函数的复杂度不断增加，函数的区域面积增大。逐渐偏离了原来的区域，并且在这个区域找的最优模型离最优值越来越远。非嵌套函数③为了解决模型走偏的方
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2024-05-14 21:46:44
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深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂
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2023-10-11 15:20:45
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当类似VGG结构的网络层数过深的时候会产生退化，如下图所示，56层的网络效果要比20层的差，ResNet的提出就是解决退化问题，继续加深网络层数。 ResNet的基本思想是将原来一层一层堆叠在一起的网络结构变换成一种新的结构，这个结构如下所示 右部的含义是直接将输入按照原样映射到输出，左部分就和VGG一样是堆叠的卷积层等，新的网络结构可以这样去理解，假设原来的网络不包含左部分，仅包含右部分，这可以
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2024-03-28 11:32:38
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1.深度残差收缩网络的初衷大家有没有发现这样一种现象：在很多数据集中，每个样本内部，都或多或少地包含着一些与标签无关的信息；这些信息的话，其实就是冗余的。然后，即使在同一个样本集中，各个样本的噪声含量也往往是不同的。那么，降噪算法中常用的软阈值函数，能不能嵌入到深度残差网络中呢？答案是可以！2.深度残差收缩网络的结构深度残差收缩网络本质上就是深度残差网络和软阈值函数的集成。不仅如此，软阈值函数所需
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2020-02-03 17:27:17
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restnet50网络结构框架：(state1有3个残差块， state2有4个残差块<图中只画出来3个>，state3有6个残差块<图中只画出来3个>， state4有3个残差块 ) 总结一下restnet50网络结构： 1. 输入图片是3*224*224， 经过7*7*64, stride=2的卷积和kernel_size=3
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2023-08-16 10:04:37
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