深度残差网(deep residual networks)的训练过程
这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程： 1、通过下面的地址下载基于python的训练代码： https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2、这些训练代码需要 ...
原文：深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis (原文翻译)
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块： 以下对部分原文进行了翻译，仅以学习为目的。 题目 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis 翻译 基于深度残差收缩网络的故障诊断 Abstra ...
2020-03-28 15:25 0 1799 推荐指数：
相关推荐
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
@ 目录 一、前言 二、深度网络的退化问题 三、残差学习 3.1 残差网络原理 3.2 ResNet结构为什么可以解决深度网络退化问题？ 3.3 残差单元 3.4 ResNet的网络结构 四、实验 ...
关于深度残差网络（Deep residual network, ResNet）
题外话： From 《白话深度学习与TensorFlow》 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 ...
残差网络（Residual Networks, ResNets）
1. 什么是残差（residual）？ “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 更准确地，假设我们想要找一个 $x$，使得 $f(x) = b$，给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$，残差 ...
深度残差收缩网络：（六）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是一个非常常用的图像数据集，包含10 ...
深度残差收缩网络总结
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 ...
深度残差收缩网络：（二）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 shrinkage ...
深度残差收缩网络：（一）背景知识
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 ...