1.對DRSN的RSBU塊做嘗試
1.1 新的RSBU軟閾值塊
作為Resnet的變體 DRSN透過軟閾值的方式消除噪聲。
其中經過殘差的兩次卷積後，將結果取絕對值，之後經過全域性平均池化，之後再經過兩次全連線層，該結果進行Sigmoid，最後將GAP的結果取平均後與兩次取得平均值分別相乘，得到軟閾值的結果。最後與原輸入進行閾值化，這是整體的新的REBU塊。
對於西儲資料單獨改動RSBU塊基本無提升，但是對於實驗室採集振動訊號加噪後的資料進行訓練，準確率平均提高2%左右（待改動新的網路結構）。