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残差网络再升级之深度残差收缩网络（附Keras代码）
从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。1.深度残差网络首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残差路径
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深度残差收缩网络：（六）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~kriz
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深度残差收缩网络：（五）实验验证
深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到深度残差网络之中。
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深度残差收缩网络：（四）注意力机制下的阈值设置
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到深度残差网络之中。
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深度残差收缩网络：（三）网络结构
深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到深度残差网络之中。
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深度残差收缩网络：（二）整体思路
深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到深度残差网络之中。
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深度残差收缩网络：（一）背景知识
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。接下来结合自己的理解，
