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TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，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个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/c
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(DeepResidualShrinkageNetworkswithChannel-sharedThresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DeepResidualShrinkageNetworkswithChannel-wiseThresholds，简称DRSN-CW)”，与
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。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件 在软阈值化中，阈
（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(BatchNormalization)，ReLU指的是整流线性单元激活函数(RectifierLinearUnit)，Conv指的是卷积层(Convolutionallayer)，Identityshortcut指的是跨层的恒等映射，RBU指的是残差模块(Resid
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：Thispaperdevelopsnewdeeplearningmethods,namely,deepresidualshrinkagenetworks,toimprovethefeaturelearningabilityfromhighlynoisedvibrationsi
深度残差收缩网络（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 Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。 简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。接下来结合自己
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
