深度殘差收縮網絡 Deep Residual Shrinkage Networks

自從2015年ResNet出現以來，殘差模塊和類似的思想幾乎應用於深度學習的各個領域。當然也出現各種改進的版本，殘差收縮網絡就是其中一種。 標準的殘差模塊主要有以下三種，因爲這篇論文是在一維的信號數據上做實驗，所以沒有H的維度，或者說H的維度大小爲1。 上圖中 ( a ) (a) (a)是輸入和輸出特徵圖的Width和Channel大小不變的情況；圖 ( b ) (b) (b)是輸出特徵的Widt

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