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97.论文笔记:DeepResidualLearningforImageRecognition目标：利用残差网络是的训练更加简单面对的问题：degradationProblem：当添加的网络层次变多，精确度逐渐饱和，网络层次将趋近饱和。.Intuition：文中的想法是将堆叠的感知器学习原有输出的残差。.具体表示是...
残差网络可以不是卷积神经网络，用全连接层也可以。当然，残差网络在被提出的论文中是用来处理图像识别问题。2.3为什么残差网络会work？我们给一个网络不论在中间还是末尾加上一个残差块，并给残差块中的weights加上L2regularization...
深度残差收缩网络DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis(原文翻译)深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。.其核心...
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残差网络可以不是卷积神经网络，用全连接层也可以。当然，残差网络在被提出的论文中是用来处理图像识别问题。2.3为什么残差网络会work？我们给一个网络不论在中间还是末尾加上一个残差块，并给残差块中的weights加上L2regularization...
深度残差收缩网络DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis(原文翻译)深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。.其核心...
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