前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【极简解读】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Network

【极简解读】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Network

作者头像
用户6831054
修改2019-12-23 11:22:23
1.5K0
修改2019-12-23 11:22:23
举报
文章被收录于专栏:深度残差收缩网络

深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network),是深度残差学习(ResNet)或者说Squeeze-and-Excitation Networks的一种改进,发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics,面向强噪声情况下的数据分类问题。

ResNet的残差模块:

Squeeze-and-Excitation Networks的残差模块:

深度残差收缩网络的残差模块:

深度残差收缩网络的整体网络结构:

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

本文系转载,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文系转载前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档