這里介紹一種深度殘差網(deep residual networks)的訓練過程: 1、通過下面的地址下載基於python的訓練代碼: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2、這些訓練代碼需要 ...
深度殘差收縮網絡是深度殘差網絡的一種改進,針對的是數據中含有噪聲或冗余信息的情況,將軟閾值函數引入深度殘差網絡的內部,通過消除冗余特征,增強高層特征的判別性。其核心部分就是下圖所示的基本模塊: 以下對部分原文進行了翻譯,僅以學習為目的。 題目 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis 翻譯 基於深度殘差收縮網絡的故障診斷 Abstra ...
2020-03-28 15:25 0 1799 推薦指數:
這里介紹一種深度殘差網(deep residual networks)的訓練過程: 1、通過下面的地址下載基於python的訓練代碼: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2、這些訓練代碼需要 ...
@ 目錄 一、前言 二、深度網絡的退化問題 三、殘差學習 3.1 殘差網絡原理 3.2 ResNet結構為什么可以解決深度網絡退化問題? 3.3 殘差單元 3.4 ResNet的網絡結構 四、實驗 ...
題外話: From 《白話深度學習與TensorFlow》 深度殘差網絡: 深度殘差網絡的設計就是為了克服這種由於網絡深度加深而產生的學習效率變低,准確率無法有效提升的問題(也稱為網絡退化)。 甚至在一些場景下,網絡層數的增加反而會降低正確率。這種本質問題是由於出現了信息丟失而產生的過擬合 ...
1. 什么是殘差(residual)? “殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值(擬合值)之間的差。”“如果回歸模型正確的話, 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。” 更准確地,假設我們想要找一個 $x$,使得 $f(x) = b$,給定一個 $x$ 的估計值 $x_0$,殘差 ...
深度殘差收縮網絡其實是一種通用的特征學習方法,是深度殘差網絡ResNet、注意力機制和軟閾值化的集成,可以用於圖像分類。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2,編寫了圖像分類的程序,采用的圖像數據為CIFAR-10。CIFAR-10是一個非常常用的圖像數據集,包含10 ...
1. 深度殘差收縮網絡的初衷 大家有沒有發現這樣一種現象:在很多數據集中,每個樣本內部,都或多或少地包含着一些與標簽無關的信息;這些信息的話,其實就是冗余的。 然后,即使在同一個樣本集中,各個樣本的噪聲含量也往往是不同的。 那么,降噪算法中常用的軟閾值函數,能不能嵌入到深度殘差網絡中 ...
其實,這篇文章的摘要很好地總結了整體的思路。一共四句話,非常簡明扼要。 我們首先來翻譯一下論文的摘要: 第一句:This paper develops new deep learning methods, namely, deep residual shrinkage ...
深度殘差收縮網絡(Deep Residual Shrinkage Network)是深度殘差學習(Deep Residual Network, ResNet)的一種改進,發表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上,面向的是數據包含噪聲 ...