極簡解讀之深度殘差收縮網絡（Deep Residual Shrinkage Network）

本文為深度殘差收縮網絡的簡要解讀，需要讀者有深度殘差網絡（Deep Residual Network，ResNet）與Squeeze-and-Excitation Network（SENet）的相關基礎。

深度殘差收縮網絡，英文名為Deep Residual Shrinkage Network，是ResNet或者說SENet的一種新穎改進，發表在1區期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是強噪聲情況下的樣本分類問題。

首先，ResNet的殘差子產品如下圖所示：

然後，相較于ResNet，SENet的殘差子產品有一點改進：

最重要的，深度殘差收縮網絡中的殘差子產品，将SENet中的“權重”替換成了“軟門檻值化”：

最後，深度殘差收縮網絡的整體網絡結構如下圖所示：

轉載網址

https://juejin.im/post/5dff189ce51d4557e87fd9b0

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