本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...残差是观测值与模型预测值之间的差值。 ❞ 「残差图的主要目的是：」 「检查线性回归模型的假设」：线性回归模型有几个关键的假设，如误差项的独立性、常数方差（同方差性）和误差项的正态性。...残差图可以帮助我们检查这些假设是否得到满足。 「识别模型中的异常值」：如果某些点在残差图上显著偏离其他点，它们可能是异常值或杠杆点，可能会影响模型的准确性。...「检查模型的拟合情况」：如果残差图显示出某种模式或趋势，而不是随机分布的点，这可能意味着模型没有充分捕捉到数据中的某些信息或关系。...常见的残差图有： 「基本残差图」：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。 「标准化残差图」：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。 「QQ图」：用于检查残差的正态分布假设。
作者知乎id： Wu Kevin
中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python...\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。...Imagenet上的图像分类训练通常使用[224,224]输入，对于[1]中定义的、标称步长为32的ResNet，在最后一个ResNet块的输出生成[7,7]特征图。
残差块（Residual Block）结构、两种不同残差路径的残差块结构以及残差网络架构如下图1所示： 图1：残差网络 ResNet 提出了两种 mapping（映射）：一种是 identity mapping...图2：Residual Block结构图 1，在ResNet 原论文中，残差路径可以大致分成2种残差路径的设计可以分成 2 种，一种没有 bottleneck 结构，如下图左所示，称之为 “basic...（a）basic block的残差结构 （b）bottleneck block的残差结构 图3：两种不同的残差路径的残差块结构图 2，shortcut 路径大致也分成 2 种，一种是将输入...图4 两种不同的shortcut路径 3，Residual Block（残差块）之间的衔接，在原论文中，F(x)+x 经过 ReLU 后直接作为下一个 block 的输入 x。...表2：ResNet18网络具体参数表 残差块 block 显示在括号中，以及残差块的堆叠数量。特征图的下采样是通过步长为2的conv3_1, conv4_1和conv5_1执行。
结果不仅没有，误差反而更大了（下图为20层和56层的常规网络在CIFAR-10数据集上的 训练错误率[左图] 和 测试错误率[右图]）： ?...于是 ResNet (残差) 网络 在2015年便应运而生： ? 残差模块 残差网络是由下面这种 残差模块 垒叠而成： ?...残差模块 又分为 常规残差模块[左图] 和 瓶颈残差模块 (bottleneck residual block)[右图]： ?...瓶颈残差模块 中的1×1卷积能够起到升降维的作用，从而令3×3卷积可以在较低维度的输入上进行。在非常深的网络中，该设计可大幅减少计算量。...残差网络 由于 残差模块 的引入，有效缓解了梯度消失的影响，使得网络模型层数可以大大增加。 下图为 ResNet-34网络 与 VGG-19网络 的深度对比： ?
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。...1.为什么要提出深度残差收缩网络呢？ 首先，在对样本进行分类的时候，样本中不可避免地会有一些噪声，就像高斯噪声、粉色噪声、拉普拉斯噪声等。...2.png 4.深度注意力机制下的软阈值化 深度残差收缩网络借鉴了上述SENet的子网络结构，以实现深度注意力机制下的软阈值化。...最后，堆叠一定数量的基本模块以及卷积层、批标准化、激活函数、全局均值池化以及全连接输出层等，就得到了完整的深度残差收缩网络。...2.png 5.深度残差收缩网络或许有更广泛的通用性 深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法。这是因为很多特征学习的任务中，样本中或多或少都会包含一些噪声，以及不相关的信息。
如上图所示，我们新创建的30layers的网络结构在性能上最起码不要差于22层的googlenet。...因此short cut的建立可以保障即便训练效果再差，也会优于22层的网络结构。 注意这里的short cut不是每一层都加，而是每隔数层之后再加。 ?
ResNet 中的残差学习模块有两种形式，如下左图的形式称作 buliding block，用于层数较少的模型，右图的形式称作bottleneck，降低参数数目（想一探究竟的朋友们可以自行了解下1x1卷积降低参数的原因...一眼看去，貌似中间的（3）很合理，残差中使用的是 weight(也就是卷积Conv)->BN->ReLU，属于我们的常规操作，但是你仔细想想，由于最后是ReLU，这样残差中出来的结果就是非负的，经过多次的前向反馈后...OK，明白了，那试着把（3）中残差里最后的 BN+ReLU 移到恒等映射和残差加和之后像（2）一样呢？...前者用作快速收集图像的全局信息，后者用于将全局信息与原始特征图相结合。...于是，Res-Atn-Net 再次用上残差大法，将得到的注意力特征图与主干特征图进行 element-wised add： 其中， 为 Soft Mask 的输出， 为 Trunk 的输出，前者可作为选择器
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...ResNet 的核心是残差结构，如下图所示。在残差结构中，ResNet 不再让下一层直接拟合我们想得到的底层映射，而是令其对一种残差映射进行拟合。...对这种新的残差映射进行优化时ÿ
而在右图计算量对比图中，性能最完美的是ResNet-101、Inception-v4等，计算量不大且性能很好。而VGG的运算量较大、AlexNet虽然计算量较小，但性能不佳。
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...翻译：本文提出了新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，来提高深度学习算法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。...解释：不仅明确了所提出的方法（深度残差收缩网络），而且指出了面向的信号类型（强噪声信号）。...解释：深度残差收缩网络是ResNet的改进。这里解释了深度残差收缩网络与ResNet的第一点不同之处——引入了软阈值化。...---- 总结：深度残差收缩网络=ResNet+软阈值化+自动设置阈值。
全文共1483字，5张图，预计阅读时间10分钟。...正是上面的这个有趣的假设，何凯明博士发明了残差网络ResNet来解决退化问题！让我们来一探究竟！...ResNet网络结构 ResNet中最重要的是残差学习单元： 对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为x时其学习到的特征记为H(x)，现在我们希望其可以学习到残差F(x)=H(x)-x，这样其实原始的学习特征是...当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。...首先定义两个残差结构，第一个是输入和输出形状一样的残差结构，一个是输入和输出形状不一样的残差结构。
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 Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称DRSN-CW...)”，与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNet)和深度残差网络(Deep Residual Networks, ResNet)进行了对比。...前四篇的内容： 深度残差收缩网络：（一）背景知识 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11598844.html 深度残差收缩网络：（二）整体思路 https://www.cnblogs.com.../yc-9527/p/11601322.html 深度残差收缩网络：（三）网络结构 https://www.cnblogs.com/yc-9527/p/11603320.html 深度残差收缩网络：（四
深度残差神经网络 为了解决上述问题，大佬们提出了深度残差神经网络，对比普通的平原神经网络 (Plain Net)： 残差模块 上图中的 WeightLayer 可以是卷积层也可以是线性层...可以看出，平原网络的输出为 H(x)，而残差网络由于在输出前将其与输入相加使得最终输出为 H(x)=F(x)+x。...实现（MNIST 数据集） 残差模块的实现 class ResidualBlock(torch.nn.Module): def __init__(self,channels):...,transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset,shuffle=False,batch_size=batch_size) # 残差模块
，一个残差结构如下： 作者认为F(x) = H(x)-x所以得到H(x) = F(x) + x这样的恒等映射，然后作者就建立34层plain网络与34层的残差网络作为对比，而最左边的VGG-19...网络作为参考，整个的网络结构显示如下： 模型建立好的之后，作者在不同的数据集上进行了训练与测试，均观察到残差网络的效果要明显优于34层plain网络，而且发现基于残差结构的网络层数越深效果越好...对比训练的结果如下： 在残差网络没有出来之前，很少有网络的层数会超过100层，但是残差网络可以达到上千层，毫无疑问何凯明团队也凭借残差网络模型在2015年的ImageNet图像分类比赛中获得了冠军...，当时使用152层的残差网络。...OpenCV中人脸检测的残差网络模型是基于SSD实现的，所以速度还是挺快的，而且效果是特别的好。废话不多说了，下面看看OpenCV中如何使用它实现人脸检测。
从图中可以看出，红色的基本码流由基本层进行解码，得到相对粗糙的点云；随后，黄色的残差码流由残差层编码，在基本码流的基础上获得了更精细的点云数据。...残差层编码一个比特流，代表输入点云和之前解码的点云之间的差异。...在解码器阶段，基础层解码基础比特流的第一个子部分，然后残差层接收解码后的较低质量表示以及残差压缩表示并对其进行进一步解码，生成最终的点云。...点云残差编码器 作者提出的方案扮演了分层框架中的残差层的角色。从理论上讲，它可以包含在任何框架中，包括具有两层的框架，更多具有多层的框架。...其相应的率失真图如下所示： 设置 的客观效果 他们同时展示了在几个点云模型上的主观结果，可以看到他们的模型在平均较低的码率下，主观上比其他的编解码方法看更加精细。
，一个残差结构如下： 作者认为F(x) = H(x)-x所以得到H(x) = F(x) + x这样的恒等映射，然后作者就建立34层plain网络与34层的残差网络作为对比，而最左边的VGG-19网络作为参考...，整个的网络结构显示如下： --- 图太大啦！！！...模型建立好的之后，作者在不同的数据集上进行了训练与测试，均观察到残差网络的效果要明显优于34层plain网络，而且发现基于残差结构的网络层数越深效果越好，而34层plain网络跟18层的plain网络相比有明显的褪化现象出现...对比训练的结果如下： 在残差网络没有出来之前，很少有网络的层数会超过100层，但是残差网络可以达到上千层，毫无疑问何凯明团队也凭借残差网络模型在2015年的ImageNet图像分类比赛中获得了冠军，当时使用...152层的残差网络。
收到一位知友的求助：我对一组模型进行了计算，获取了每个模型的残差，残差（misfit-data$X2）的频次直方图： perform a goodness of fit test (using residuals...收到数据：发现数据包含60个模型，每一个模型有33个实验残差。...如果通过残差分布来选择模型，需要我们完成第一步检验：模型与残差的相关性的检验，这是我们能否根据残差来选择模型的依据； 这里我们选择用卡方检验，置信水平为95%； 假设检验： 原假设-模型与残差的频次分布没有关系...备择假设-模型与残差的频次分布有关系 1，统计描述（mode-模型，misfit-残差） summary(misfit) Min. 1st Qu....由此，我们可以通过残差的分布来选择模型 得知：模型30-41都是比较优的模型。 如果要继续优中选优，可以对比模型残差变量的集中程度与离散度。 - END -
作为一种新颖的深度学习算法，深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。...首先，简单地回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如图所示。相较于一般的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。...timg.jpg 然后，相较于深度残差网络，深度残差收缩网络引入了一个小型的子网络，用这个子网络学习得到一组阈值，对特征图的各个通道进行软阈值化。这个过程其实是一个可训练的特征选择过程。...timg.jpg 深度残差收缩网络其实是一种通用的方法，不仅可以用于含噪数据，也可以用于不含噪声的情况。这是因为，深度残差收缩网络中的阈值是根据样本情况自适应确定的。...timg.jpg 利用深度残差收缩网络进行MNIST数据集的分类，可以看到，效果还是不错的。下面是深度残差收缩网络的程序： #!
1、基础理论 深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。...20210402230413630.png 其功能特色包括： 1）由于软阈值化是信号降噪算法的常用步骤，所以深度残差收缩网络比较适合强噪、高冗余数据。...3）当数据噪声很弱、没有噪声时，深度残差收缩网络可能也是适用的。其前提是阈值可以被训练成非常接近于0的值，从而软阈值化就相当于不存在了。...所以深度残差收缩网络的注意力模块是经过专门设计的，与一般的SENet是存在明显区别的。 该方法的文献来源： M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, M....另一方面，残差收缩网络的核心代码，则是来源于知乎上最前线创作的一篇文章《用于故障诊断的残差收缩网络》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/337346575）。
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