深度残差收缩网络简要解读
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种新的升级版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成。
在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，然后通过软阈值化将它们置为零；或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。
深度残差网络（deep residual learning, ResNet）获得了 2016 年 CVPR 会议的最佳论文奖，截至目前，在谷歌学术上的引用量已经达到了 37225 次。
深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network）是深度残差网络的一种新的升级版本，其实是深度残差网络、注意力机制（参照 Squeeze-and-Excitation Network，SENet）和软阈值化的深度集成。
在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，然后通过软阈值化将它们置为零；或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。
1. 为什么要提出深度残差收缩网络呢？
首先，在对样本进行分类的时候，样本中不可避免地会有一些噪声，就像高斯噪声、粉色噪声、拉普拉斯噪声等。更广义地讲，样本中很可能包含着与当前分类任务无关的信息，这些信息也可以理解为噪声。这些噪声可能会对分类效果产生不利的影响。（软阈值化是许多信号降噪算法中的一个关键步骤）
举例来说，在马路边聊天的时候，聊天的声音里就可能会混杂车辆的鸣笛声、车轮声等等。当对这些声音信号进行语音识别的时候，识别效果不可避免地会受到鸣笛声、车轮声的影响。从深度学习的角度来讲，这些鸣笛声、车轮声所对应的特征，就应该在深度神经网络内部被删除掉，以避免对语音识别的效果造成影响。
其次，即使是同一个样本集，各个样本的噪声量也往往是不同的。（这和注意力机制有相通之处；以一个图像样本集为例，各张图片中目标物体所在的位置可能是不同的；注意力机制可以针对每一张图片，注意到目标物体所在的位置）
例如，当训练猫狗分类器的时候，对于标签为“狗”的 5 张图像，第 1 张图像可能同时包含着狗和老鼠，第 2 张图像可能同时包含着狗和鹅，第 3 张图像可能同时包含着狗和鸡，第 4 张图像可能同时包含着狗和驴，第 5 张图像可能同时包含着狗和鸭子。我们在训练猫狗分类器的时候，就不可避免地会受到老鼠、鹅、鸡、驴和鸭子等无关物体的干扰，造成分类准确率下降。如果我们能够注意到这些无关的老鼠、鹅、鸡、驴和鸭子，将它们所对应的特征删除掉，就有可能提高猫狗分类器的准确率。
2. 软阈值化是很多降噪算法的核心步骤
软阈值化，是很多信号降噪算法的核心步骤，将绝对值小于某个阈值的特征删除掉，将绝对值大于这个阈值的特征朝着零的方向进行收缩。它可以通过以下公式来实现：
在软阈值化函数中，阈值的设置必须符合两个的条件： 第一，阈值是正数；第二，阈值不能大于输入信号的最大值，否则输出会全部为零。
同时，阈值最好还能符合第三个条件：每个样本应该根据自身的噪声含量，有着自己独立的阈值。
这是因为，很多样本的噪声含量经常是不同的。例如经常会有这种情况，在同一个样本集里面，样本 A 所含噪声较少，样本 B 所含噪声较多。那么，如果是在降噪算法里进行软阈值化的时候，样本 A 就应该采用较大的阈值，样本 B 就应该采用较小的阈值。在深度神经网络中，虽然这些特征和阈值失去了明确的物理意义，但是基本的道理还是相通的。也就是说，每个样本应该根据自身的噪声含量，有着自己独立的阈值。
3. 注意力机制
注意力机制在计算机视觉领域是比较容易理解的。动物的视觉系统可以快速扫描全部区域，发现目标物体，进而将注意力集中在目标物体上，以提取更多的细节，同时抑制无关信息。具体请参照注意力机制方面的文章。
Squeeze-and-Excitation Network（SENet）是一种较新的注意力机制下的深度学习方法。 在不同的样本中，不同的特征通道，在分类任务中的贡献大小，往往是不同的。SENet 采用一个小型的子网络，获得一组权重，进而将这组权重与各个通道的特征分别相乘，以调整各个通道特征的大小。这个过程，就可以认为是在施加不同大小的注意力在各个特征通道上。
4. 深度注意力机制下的软阈值化
深度残差收缩网络借鉴了上述 SENet 的子网络结构，以实现注意力机制下的软阈值化。通过蓝色框内的子网络，就可以学习得到一组阈值，对各个特征通道进行软阈值化。
在这个子网络中，首先对输入特征图的所有特征，求它们的绝对值。然后经过全局均值池化和平均，获得一个特征，记为 A。在另一条路径中，全局均值池化之后的特征图，被输入到一个小型的全连接网络。这个全连接网络以 Sigmoid 函数作为最后一层，将输出归一化到 0 和 1 之间，获得一个系数，记为α。最终的阈值可以表示为α×A。因此，阈值就是，一个 0 和 1 之间的数字×特征图的绝对值的平均。通过这种方式，保证了阈值为正，而且不会太大。
而且，不同的样本就有了不同的阈值。因此，在一定程度上，可以理解成一种特殊的注意力机制：注意到与当前任务无关的特征，通过软阈值化，将它们置为零；或者说，注意到与当前任务有关的特征，将它们保留下来。
最后，堆叠一定数量的基本模块以及卷积层、批标准化、激活函数、全局均值池化以及全连接输出层等，就得到了完整的深度残差收缩网络。
5. 深度残差收缩网络或许有更广泛的通用性
深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法。这是因为很多特征学习的任务中，样本中或多或少都会包含一些噪声，以及不相关的信息。这些噪声和不相关的信息，有可能会对特征学习的效果造成影响。例如说：
在图片分类的时候，如果图片同时包含着很多其他的物体，那么这些物体就可以被理解成“噪声”；深度残差收缩网络或许能够借助注意力机制，注意到这些“噪声”，然后借助软阈值化，将这些“噪声”所对应的特征置为零，就有可能提高图像分类的准确率。
在语音识别的时候，如果在声音较为嘈杂的环境里，比如在马路边、工厂车间里聊天的时候，深度残差收缩网络也许可以提高语音识别的准确率，或者给出了一种能够提高语音识别准确率的思路。
6. 基于深度残差收缩网络的 MNIST 图像识别程序
虽然深度残差收缩网络原先是应用在基于振动信号的机械故障诊断，但是深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法，相信在很多任务（计算机视觉、语音、文本）中都可能有一定的用处。
下面是基于深度残差收缩网络的 MNIST 手写数字识别程序（程序很简单，仅供参考）：
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Dec 28 23:24:05 2019Implemented using TensorFlow 1.0.1 and Keras 2.2.1M. 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@author: me"""from __future__ import print_functionimport kerasimport numpy as npfrom keras.datasets import mnistfrom keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization, Activationfrom keras.layers import AveragePooling2D, Input, GlobalAveragePooling2Dfrom keras.optimizers import Adamfrom keras.regularizers import l2from keras import backend as Kfrom keras.models import Modelfrom keras.layers.core import LambdaK.set_learning_phase(1)# Input image dimensionsimg_rows, img_cols = 28, 28# The data, split between train and test sets(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()if K.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) input_shape = (1, img_rows, img_cols)else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) input_shape = (img_rows, img_cols, 1)# Noised datax_train = x_train.astype('float32') / 255. + 0.5*np.random.random([x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1])x_test = x_test.astype('float32') / 255. + 0.5*np.random.random([x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1])print('x_train shape:', x_train.shape)print(x_train.shape[0], 'train samples')print(x_test.shape[0], 'test samples')# convert class vectors to binary class matricesy_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)def abs_backend(inputs): return K.abs(inputs)def expand_dim_backend(inputs): return K.expand_dims(K.expand_dims(inputs,1),1)def sign_backend(inputs): return K.sign(inputs)def pad_backend(inputs, in_channels, out_channels): pad_dim = (out_channels - in_channels)//2 return K.spatial_3d_padding(inputs, padding = ((0,0),(0,0),(pad_dim,pad_dim)))# Residual Shrinakge Blockdef residual_shrinkage_block(incoming, nb_blocks, out_channels, downsample=False, downsample_strides=2): residual = incoming in_channels = incoming.get_shape().as_list()[-1] for i in range(nb_blocks): identity = residual if not downsample: downsample_strides = 1 residual = BatchNormalization()(residual) residual = Activation('relu')(residual) residual = Conv2D(out_channels, 3, strides=(downsample_strides, downsample_strides), padding='same', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(residual) residual = BatchNormalization()(residual) residual = Activation('relu')(residual) residual = Conv2D(out_channels, 3, padding='same', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(residual) # Calculate global means residual_abs = Lambda(abs_backend)(residual) abs_mean = GlobalAveragePooling2D()(residual_abs) # Calculate scaling coefficients scales = Dense(out_channels, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(abs_mean) scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(out_channels, activation='sigmoid', kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales) # Calculate thresholds thres = keras.layers.multiply([abs_mean, scales]) # Soft thresholding sub = keras.layers.subtract([residual_abs, thres]) zeros = keras.layers.subtract([sub, sub]) n_sub = keras.layers.maximum([sub, zeros]) residual = keras.layers.multiply([Lambda(sign_backend)(residual), n_sub]) # Downsampling (it is important to use the pooL-size of (1, 1)) if downsample_strides > 1: identity = AveragePooling2D(pool_size=(1,1), strides=(2,2))(identity) # Zero_padding to match channels (it is important to use zero padding rather than 1by1 convolution) if in_channels != out_channels: identity = Lambda(pad_backend)(identity, in_channels, out_channels) residual = keras.layers.add([residual, identity]) return residual# define and train a modelinputs = Input(shape=input_shape)net = Conv2D(8, 3, padding='same', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(inputs)net = residual_shrinkage_block(net, 1, 8, downsample=True)net = BatchNormalization()(net)net = Activation('relu')(net)net = GlobalAveragePooling2D()(net)outputs = Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(net)model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=5, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))# get resultsK.set_learning_phase(0)DRSN_train_score = model.evaluate(x_train, y_train, batch_size=100, verbose=0)print('Train loss:', DRSN_train_score[0])print('Train accuracy:', DRSN_train_score[1])DRSN_test_score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=100, verbose=0)print('Test loss:', DRSN_test_score[0])print('Test accuracy:', DRSN_test_score[1])备注：
（1）深度残差收缩网络的结构比普通的深度残差网络复杂，也许更难训练。
（2）程序里只设置了一个基本模块，在更复杂的数据集上，可适当增加。
（3）如果遇到这个 TypeError：softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'，就点开 tensorflow_backend.py，将 return tf.nn.softmax(x, axis=axis)中的第一个 axis 改成 dim 即可。
参考网址：
深度残差收缩网络：（四）注意力机制下的阈值设置
https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11604082.html
【深度残差收缩网络论文翻译】 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis
https://www.jianshu.com/p/bcdc9d75a302
秒懂深度残差收缩网络
https://www.jianshu.com/p/90f1ef1b06bc
论文网址：
M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, et al., Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2019.2943898
https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096
阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5e212c561b52a6160c3f0673
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