近年来，人工智能领域涌现了大量优秀的成果。本文围绕一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，展开详细的解读，希望对大家有所帮助。

顾名思义，深度残差收缩网络是在“残差网络”基础上的一种改进算法，是由“残差网络”和“收缩”两部分所组成的。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，在本质上是借助注意力机制设置的。

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。

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“深度学习”+“软阈值化”+“注意力机制”的思路，有着较为广泛的研究价值和应用前景。

参考文献：

[1] K. He, X. Zhang, S. Ren, et al. Deep residual learning for image recognition. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016: 770-778. 

[2] K. He, X. Zhang, S. Ren, et al. Identity mappings in deep residual networks. European Conference on Computer Vision, 2016: 630-645. 

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