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自适应参数化ReLU：一种新的注意力机制下的激活函数

另类注意力机制之深度残差收缩网络（附代码）

深度残差收缩网络Deep Residual Shrinkage Network是一种较为新颖的深度神经网络，本质上是深度残差网络ResNet的一种改进版本，其目的是提高深度神经网络在强噪数据上的特征学习效果，其核心思想在于：在特征学习的过程中，剔除冗余信息也是很重要的。

深度残差收缩网络(6)：代码实现

深度残差收缩网络(5)：实验验证

实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual .

深度残差收缩网络(4)：注意力机制下的阈值设置

对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。

深度残差收缩网络(3)：网络结构

深度残差收缩网络(2)：整体思路

深度残差收缩网络(1)：背景知识

深度残差收缩网络，英文名为Deep Residual Shrinkage Network，是深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据含有噪声的情况。

极简解读之深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）

本文为深度残差收缩网络的简要解读，需要读者有深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）与Squeeze-and-Excitation Network（SENet）的相关基础。

【深度残差收缩网络】深度残差网络、注意力机制和软阈值化的深度集成