顾名思义，深度残差收缩网络是由“残差网络”和“收缩”两部分所组成的，是在“残差网络”基础上的一种改进算法。
其中，残差网络在2016年斩获了ImageNet图像识别竞赛的冠军，目前已经成为了深度学习领域的基础网络；收缩就是软阈值化，是许多信号降噪方法的核心步骤。
在深度残差收缩网络中，软阈值化所需要的阈值，本质上是在注意力机制下设置的。
在本文中，我们首先对残差网络、软阈值化和注意力机制的基础知识进行了简要的回顾，然后对深度残差收缩网络的动机、算法和应用展开解读。（转载的）
1. 基础回顾
1.1 残差网络
从本质上讲，残差网络（又称深度残差网络、深度残差学习）是一种卷积神经网络。相较于普通的卷积神经网络，残差网络采用了跨层恒等连接，以减轻卷积神经网络的训练难度。残差网络的一种基本模块如图1所示。
1.2 软阈值化
软阈值化是许多信号降噪方法的核心步骤。它的用处是将绝对值低于某个阈值的特征置为零，将其他的特征也朝着零进行调整，也就是收缩。在这里，阈值是一个需要预先设置的参数，其取值大小对于降噪的结果有着直接的影响。软阈值化的输入与输出之间的关系如图2所示。
从图2可以看出，软阈值化是一种非线性变换，有着与ReLU激活函数非常相似的性质：梯度要么是0，要么是1。因此，软阈值化也能够作为神经网络的激活函数。事实上，一些神经网络已经将软阈值化作为激活函数进行了使用。
1.3 注意力机制
注意力机制就是将注意力集中于局部关键信息的机制，可以分为两步：第一，通过扫描全局信息，发现局部有用信息；第二，增强有用信息并抑制冗余信息。
Squeeze-and-Excitation Network是一种非常经典的注意力机制下的深度学习方法。它可以通过一个小型的子网络，自动学习得到一组权重，对特征图的各个通道进行加权。其含义在于，某些特征通道是比较重要的，而另一些特征通道是信息冗余的；那么，我们就可以通过这种方式增强有用特征通道、削弱冗余特征通道。Squeeze-and-Excitation Network的一种基本模块如下图所示。
值得指出的是，通过这种方式，每个样本都可以有自己独特的一组权重，可以根据样本自身的特点，进行独特的特征通道加权调整。例如，样本A的第一特征通道是重要的，第二特征通道是不重要的；而样本B的第一特征通道是不重要的，第二特征通道是重要的；通过这种方式，样本A可以有自己的一组权重，以加强第一特征通道，削弱第二特征通道；同样地，样本B可以有自己的一组权重，以削弱第一特征通道，加强第二特征通道。
2. 深度残差收缩网络理论
2.1 动机
首先，现实世界中的数据，或多或少都含有一些冗余信息。那么我们就可以尝试将软阈值化嵌入残差网络中，以进行冗余信息的消除。
其次，各个样本中冗余信息含量经常是不同的。那么我们就可以借助注意力机制，根据各个样本的情况，自适应地给各个样本设置不同的阈值。
2.2 算法
与残差网络和Squeeze-and-Excitation Network相似，深度残差收缩网络也是由许多基本模块堆叠而成的。每个基本模块都有一个子网络，用于自动学习得到一组阈值，用于特征图的软阈值化。值得指出的是，通过这种方式，每个样本都有着自己独特的一组阈值。深度残差收缩网络的一种基本模块如下图所示。
深度残差收缩网络的整体结构如下图所示，是由输入层、许多基本模块以及最后的全连接输出层等组成的。
2.3 应用
在论文中，深度残差收缩网络是应用于基于振动信号的旋转机械故障诊断。但是从原理上来讲，深度残差收缩网络面向的是数据集含有冗余信息的情况，而冗余信息是无处不在的。例如，在图像识别的时候，图像中总会包含一些与标签无关的区域；在语音识别的时候，音频中经常会含有各种形式的噪声。因此，深度残差收缩网络，或者说这种“注意力机制”+“软阈值化的思路，有着较为广泛的研究价值和应用前景。
参考文献
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/ieeexplore.ieee.org源代码
zhao62/Deep-Residual-Shrinkage-Networksgithub.com
