深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks

自从2015年ResNet出现以来，残差模块和类似的思想几乎应用于深度学习的各个领域。当然也出现各种改进的版本，残差收缩网络就是其中一种。 标准的残差模块主要有以下三种，因为这篇论文是在一维的信号数据上做实验，所以没有H的维度，或者说H的维度大小为1。 上图中 ( a ) (a) (a)是输入和输出特征图的Width和Channel大小不变的情况；图 ( b ) (b) (b)是输出特征的Widt

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