深度残差收缩网络再次理解（论文地址+代码地址+代码理解）

首先论文地址：Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

代码地址为：GitHub - zhao62/Deep-Residual-Shrinkage-Networks: The deep residual shrinkage network is a variant of deep residual networks.

本文有三个贡献：

① 在网络结构中加入 Soft thresholding（软阈值）用于过滤噪声相关的feature

② 将thresholds（阈值）作为子网络的hyperparameter，并自动训练出来，同时每个震动信号有自己的thresholds

③ 提出两种改进的深度残差网络：DRSN-CS 和 DRSN-CW

上图中的残差模块所获得的阈值，不是一个值，而是一个向量，也就是特征图的每一个通道都对应着一个收缩阈值。

K表示卷积层中卷积核的个数，在此图中K与输入特征图的通道数C相等。在这张图中，输出特征图的尺寸和输入特征图的尺寸相等。

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