深度残差收缩网络(6):代码实现

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上方的代码构建了一另另另一个小型的厚度残差收缩网络,只富含 十个 基本残差收缩模块,某些的超参数也未进行优化。肯能为了追求更高的准确率励志的话 ,都才能适当增加厚度,增加训练迭代次数,以及适当调整超参数。

转载网址:

厚度残差收缩网络:(一)背景知识 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11598844.html

厚度残差收缩网络:(二)整体思路 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11801322.html

厚度残差收缩网络:(三)网络行态 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11803320.html

厚度残差收缩网络:(四)注意力机制下的阈值设置 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11804082.html

厚度残差收缩网络:(五)实验验证 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/1168073.html

厚度残差收缩网络:(六)代码实现 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/12091581.html

论文网址:M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, and M. Pecht, “Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, DOI: 10.1109/TII.2019.2943898

厚度残差收缩网络虽然是某种 通用的行态学习方法,是厚度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成,都才能用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2,编写了图像分类的程序运行,采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一另另另一个非常常用的图像数据集,富含 10个类别的图像。都才能在你什儿 网址找到具体介绍:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

参照ResNet代码(https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/residual_network_cifar10.py),所编写的厚度残差收缩网络的代码如下: