deep residual shrinkage network

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是一种特征学习方法，主要用于处理强噪声或高度冗余的数据。它是深度残差网络的一种变体，通过插入软阈值作为非线性转换层来有效地排除噪声相关的特征。这个网络有两种变体，一种是使用通道共享阈值（DRSN-CS），另一种是使用通道wise阈值（DRSN-CW）。这些阈值通过特殊设计的子网络来适应性地获得，因此每个振动信号都有自己的一系列阈值。通过考虑通道共享阈值和通道wise阈值，DRSN能够提取高噪声振动信号中的特征，并在最终达到较高的准确率的目标下提升ResNet的性能。[2][3]

相关问题

deep residual network

b'deep residual network'是一种深度神经网络结构，它采用了残差学习的思想，通过引入跨层的连接和残差块（residual block）来减少梯度消失和梯度爆炸问题，从而能够训练深度网络。该结构在图像识别、目标检测、语音识别等各种领域中都取得了非常好的效果。

Deep Residual Network

Deep Residual Network（深度残差网络）是一种深度神经网络架构，用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。它的核心是残差连接，可以解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。

在传统的卷积神经网络中，每层网络学习到的特征都是基于上一层网络学习到的特征的基础上得到的，因此每层网络的输出都是前向传递的。但是，随着网络层数的增加，梯度会逐渐变小，导致训练变得困难，甚至无法收敛。

而在深度残差网络中，每个残差块的输入不仅会像传统的卷积神经网络那样被传递到下一层，还会通过一个跨层连接（shortcut connection）直接传递到后面的层。这样，即使网络变得很深，也可以保持梯度的稳定性，使得训练更加稳定和高效。

在Deep Residual Network中，每个残差块由两个卷积层和一个跨层连接组成。具体来说，输入$x$经过第一个卷积层和ReLU激活函数后得到的特征图为$F(x)$，然后再经过第二个卷积层得到的特征图为$G(F(x))$。最后，将输入$x$和$G(F(x))$相加得到残差块的输出$H(x)=F(x)+G(F(x))$，作为下一层网络的输入。

通过增加残差块的深度和数量，Deep Residual Network可以实现更高的准确率和更快的收敛速度，成为了当今最为流行的深度神经网络架构之一。