Deep Residual Shrinkage Network മ്ഹള്യരി Deep Residual Network-ചെ ഏക improved variant (മെച്ചപ്പെടുത്തിയ രൂപം) ആസ. അസൽ മ്ഹള്യരി, Deep Residual Shrinkage Network ഹെ Deep Residual Network, attention mechanisms, അനി soft thresholding functions ഹക്ക integrate കർത്താ.
Deep Residual Shrinkage Network കശ്ശി work കർത്താ മ്ഹണു അമി അശ്ശി മനസ്സിലാക്കി ഘെവിയാ. ഫസ്റ്റ്, unimportant features കൊണ-തെ ഒളഖുചാക് ഹെ network attention mechanisms use കർത്താ. നന്തര, ഹെ unimportant features-അക്ക zero (0) കൊർചാക് soft thresholding functions use കർത്താ. തിത്ലെ ൻഹയി, important features-അക്ക ഹെ network ഒളഖുനു അസ്സശ്ശി ദവർത്താ. ഹെ process deep neural network-ചെ കഴിവ് ജാസ്തി കർത്താ. Noise അസ്സചെ signals-അന്തു ദൊണു useful features കാടുങ്ക ഹെ process സഹായി കർത്താ.
1. Research Motivation
ഫസ്റ്റ് സാംഗുക അസ്സരി, algorithm samples-അക്ക classify കൊർതനാ noise മ്ഹള്യരി സഹജ് ജാവ്നു അസ്സചെ ജാവുനു ആസ. Gaussian noise, pink noise, അനി Laplacian noise ഹജ്ജെ ഉദാഹരണങ്ങളു. അജ്ജി സാംഗുക അസ്സരി, samples-അന്തു ചഡാവു വഖത് current classification task-അക്ക വേണ്ടാത്ത ഇൻഫർമേഷൻ അസ്സു യെത്ത. ഹെ വേണ്ടാത്ത ഇൻഫർമേഷൻ അമി noise മ്ഹണു ധൊരയ. ഹെ noise നിമിത്തം classification performance കമ്മി ജാവു യെത്ത. (Soft thresholding മ്ഹള്യരി മസ്ത് signal denoising algorithms-അന്തു ഏക key step ആസ.)
ഉദാഹരണാക്, എക റോഡാ സൈഡരി ഉലയ്ത അസ്സ മ്ഹണു വിചാർ കൊരയ. ആ audio-ന്തു വണ്ടിയാ ഹോൺ അനി ടയറാ ശബ്ദ അസ്സു യെത്ത. അമി ഹജ്ജെരി speech recognition കൊർത്ത അസ്സരി, ഹെ ബാക്ഗ്രൗണ്ട് ശബ്ദ ഫലത്ത അഫക്ട് കർത്താ. Deep learning perspective-അന്തു ദൊണു പോളയ്തന, deep neural network ആ ഹോൺ അനി ടയറാ ശബ്ദ അക്ക eliminate (ഒഴിവാക്ക്) കൊർക്ക. അശ്ശി കെല്യരി മാത്ര, features പോവ്നു speech recognition results-അക്ക അഫക്ട് കൊർനശ്ശി അസ്സത്ത.
സെക്കൻഡ് മ്ഹള്യരി, ഓരോ samples-അന്തു അസ്സചെ noise amount വിത്യാസ് അസ്സു യെത്ത. ഒരേ dataset-അന്തു അസ്സചെ samples-അന്തു സയ്ത് ഹെ വിത്യാസ് അസ്സു യെത്ത. (ഹെ വിത്യാസ് അനി attention mechanisms തമ്മിൽ സാമ്യം ആസ. ഏക image dataset ഉദാഹരണാക് ഘെവിയാ. ഓരോ ഫോട്ടോന്തു target object അസ്സചെ സ്ഥാന് വിത്യാസ് അസ്സു യെത്ത. Attention mechanisms-അക്ക ആ specific location-അന്തു ശ്രദ്ധ കൊർചാക് സാധിക്കിത്ത.)
ഉദാഹരണാക്, 5 “നായ” ഫോട്ടോ വെച്ചുനു ഏക cat-and-dog classifier ട്രെയിൻ കർത്താ മ്ഹണു വിചാർ കൊരയ. Image 1-അന്തു നായ അനി എലി അസ്സു യെത്ത. Image 2-അന്തു നായ അനി വാത്ത്, Image 3-അന്തു നായ അനി കോഴി, Image 4-അന്തു നായ അനി കഴുത, Image 5-അന്തു നായ അനി താറാവ് അശ്ശി അസ്സു യെത്ത. Training സമയത്തു, ഹെ വേണ്ടാത്ത സാധനങ്ങളു classifier-അക്ക interfere കർത്താ. ഹജ്ജെ കൂട്ടത്തിൽ എലി, വാത്ത്, കോഴി, കഴുത, അനി താറാവ് ഒക്കെ പെടത്ത. ഹെ interference നിമിത്തം classification accuracy കമ്മി ജാത്താ. അമി ഹെ വേണ്ടാത്ത സാധനങ്ങളു ഒളഖുനു, ഹജ്ജെ features-അക്ക eliminate കെല്യരി, അമ്ഗെലെ cat-and-dog classifier-ചെ accuracy കൂട്ടാക് സാധിക്കിത്ത.
2. Soft Thresholding
മസ്ത് signal denoising algorithms-ചെ ഏക core step ആസ Soft thresholding. Features-ചെ absolute values ഏക പ്രത്യേക threshold-നേക്കാൾ കമ്മി ആസ ജല്യരി, algorithm ആ features-അക്ക eliminate കർത്താ. ഇനി, absolute values ആ threshold-നേക്കാൾ ജാസ്തി ആസ ജല്യരി, algorithm ആ features-അക്ക zero-ചെ അടുത്തേക്ക് shrink കർത്താ. Researchers ഹെ താഴെ ദില്ലെ ഫോർമുല വെച്ചുനു soft thresholding implement കർത്താച്ചി:
\[y = \begin{cases} x - \tau & x > \tau \\ 0 & -\tau \le x \le \tau \\ x + \tau & x < -\tau \end{cases}\]Input-അക്ക സംബന്ധിച് soft thresholding output-ചെ derivative അശ്ശി ആസ:
\[\frac{\partial y}{\partial x} = \begin{cases} 1 & x > \tau \\ 0 & -\tau \le x \le \tau \\ 1 & x < -\tau \end{cases}\]മേലെ ദില്ലെ ഫോർമുല പ്രകാരം, soft thresholding-ചെ derivative ഒന്നുക്കിൽ 1, അല്ലെങ്കിൽ 0 ജാത്താ. ഹെ ഗുൺ ReLU activation function-ചെ വരി ആസ. തക്കെലാഗി, deep learning algorithms-അന്തു gradient vanishing അനി gradient exploding-ചെ റിസ്ക് കമ്മി കൊർചാക് soft thresholding സഹായി കർത്താ.
Soft thresholding function-അന്തു threshold set കൊർതനാ ദൊന്ന് കാര്യങ്ങളു ശ്രദ്ധിക്ക. ഫസ്റ്റ്, threshold positive ജാവുക്ക. സെക്കൻഡ്, threshold എന്നത് input signal-ചെ maximum value-നേക്കാൾ ജാസ്തി ജാവുനായ. അശ്ശി ജല്യരി output ഫുൾ zero ജാത്താ.
ഇതിലെ കൂടെ, threshold മൂന്നാമത്തെ ഏക കാര്യം കൂടി പാലിക്കില്യരി ചാംഗ. ഓരോ samples-അക്ക, ഹജ്ജന്തു അസ്സചെ noise content അനുസരിച് ഹജ്ജെതയ ജാലെ independent threshold അസ്സുക്ക.
കാരണം, ഓരോ samples-അന്തു അസ്സചെ noise content വിത്യാസ് അസ്സു യെത്ത. ഉദാഹരണാക്, ഒരേ dataset-അന്തു Sample A-ന്തു noise കമ്മി അസ്സു യെത്ത, പക്ഷെ Sample B-ന്തു noise ജാസ്തി അസ്സു യെത്ത. അശ്ശി അസ്സതന, soft thresholding കൊർതന Sample A-ന്തു ചെറിയ threshold അനി Sample B-ന്തു വലിയ threshold use കൊർക്ക. Deep neural networks-അന്തു ഹെ features അനി thresholds-അക്ക കൃത്യമായ physical definitions (ഫിസിക്കൽ അർത്ഥം) ഇല്ല ജല്യരി സയ്ത്, ഹജ്ജെ അടിസ്ഥാന് logic സെയിം ആസ. മ്ഹള്യരി, ഓരോ sample-അക്ക എക independent threshold അസ്സുക്ക. അവിടുത്തെ noise content ഹെ threshold തീരുമാനി കർത്താ.
3. Attention Mechanism
Computer vision ഫീൽഡാന്തു attention mechanisms മനസ്സിലാക്കുചാക് മസ്ത് എളുപ്പ ആസ. മൃഗങ്ങളേ കണ്ണി, എല്ലാ ഏരിയയും വേഗത്തിൽ സ്കാൻ കൊർനു കാര്യങ്ങളു ഒളഖുനു ഘെത്ത. നന്തര, കണ്ണു target object-ചെ മേലെ ശ്രദ്ധ (attention) കേന്ദ്രീകരി കർത്താ. ഹെ നിമിത്തം കൂടുതൽ details കിട്ടുചാക് സഹായി കർത്താ. ഒപ്പം, വേണ്ടാത്ത ഇൻഫർമേഷൻ ഒഴിവാക്കുവുചാക് സഹായി കർത്താ. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക attention mechanisms-പറ്റി അസ്സചെ പുസ്തകങ്ങളു refer കൊരയ.
Squeeze-and-Excitation Network (SENet) എന്നത് attention mechanisms use കൊർചെ ഏക പുതിയ deep learning method ആസ. വിത്യാസ് samples-അന്തു, വിത്യാസ് feature channels classification task-അന്തു വേറെ വേറെ രീതിയിങ്കു സഹായി കർത്താ. SENet എക ചെറിയ sub-network use കൊർനു എക set weights കണ്ടുപിടി കർത്താ. നന്തര, SENet ഹെ weights വെച്ചുനു അതാത് channels-ചെ features-അക്ക ഗുണി കർത്താ. ഹെ operation ഓരോ channel-ചെ features-ചെ വലുപ്പം (magnitude) adjust കർത്താ. വിത്യാസ് feature channels-അക്ക വിത്യാസ് അളവുചെ attention കൊടുക്കില വരി അമി ഹക്ക കാണയ.
ഹെ രീതിയിങ്കു, ഓരോ sample-അക്ക ഹജ്ജെതയ ജാലെ independent set of weights അസ്സു യെത്ത. മ്ഹള്യരി, ഏത് ദൊന്ന് samples ഘെത്ല്യരി സയ്ത് ഹജ്ജെ weights വിത്യാസ് ജാവുനു അസ്സത്ത. SENet-അന്തു weights കിട്ടുചെ path അശ്ശി ആസ: “Global Pooling → Fully Connected Layer → ReLU Function → Fully Connected Layer → Sigmoid Function”.
4. Soft Thresholding with Deep Attention Mechanism
Deep Residual Shrinkage Network, SENet sub-network-ചെ structure use കർത്താ. Deep attention mechanism വെച്ചുനു soft thresholding implement കൊർചാക് ഹെ structure സഹായി കർത്താ. Sub-network (ചുവന്ന ബോക്സാന്തു അസ്സചെ) learn a set of thresholds (ഏക സെറ്റ് thresholds പഠി കർത്താ). നന്തര, network ഹെ thresholds use കൊർനു ഓരോ feature channel-അന്തു soft thresholding apply കർത്താ.
ഹെ sub-network-അന്തു, സിസ്റ്റം ഫസ്റ്റ് input feature map-ചെ എല്ലാ features-ചെയും absolute values കാഡുനു ഘെത്ത. നന്തര, global average pooling അനി averaging കൊർനു A എന്ന് വിളിക്കുചെ എക feature റെഡി കർത്താ. വേറെ എക path-ഇങ്കു, global average pooling കഴിഞ്ഞ് feature map-അക്ക എക ചെറിയ fully connected network-അന്തു കൊടുക്ക. ഹെ fully connected network ലാസ്റ്റ് ലെയർ ജാവുനു Sigmoid function use കർത്താ. ഹെ function output-അക്ക 0 അനി 1-ചെ ഇടയ്ക്ക് normalize കർത്താ. ഹെ process α മ്ഹള്യ എക coefficient തരുത്ത. ഫൈനൽ threshold-അക്ക അമി α × A മ്ഹണു കണക്കാക്ക. അതായത്, threshold മ്ഹള്യരി ദൊന്ന് നമ്പേഴ്സ് ഗുണിചെ ഫലം ആസ. എക നമ്പർ 0 അനി 1-ചെ ഇടയ്ക്ക് ആസ. മറ്റേ നമ്പർ feature map absolute values-ചെ average ആസ. ഹെ method threshold positive ആസ മ്ഹണു ഉറപ്പു വരുത്ത. തിത്ലെ ൻഹയി, threshold ഒത്തിരി വലുത് ജാവുനായ മ്ഹണു ഹെ ഉറപ്പു വരുത്ത.
കൂടാതെ, വിത്യാസ് samples-അക്ക വിത്യാസ് thresholds കിട്ടാ. അതുകൊണ്ടു, അമി ഹക്ക എക പ്രത്യേക attention mechanism മ്ഹണു വിചാർ കൊരയ. ഹെ mechanism നിലവിലെ task-അക്ക വേണ്ടാത്ത features-അക്ക ഒളഖുനു ഘെത്ത. നന്തര ദൊന്ന് convolutional layers വഴി ഹെ features-അക്ക 0-ചെ അടുത്തേക്ക് കൊണ്ടു യെത്ത. പിന്നെ, soft thresholding വഴി ഹെ features-അക്ക ഫുൾ ‘സീറോ’ (zero) ആക്കി മാറ്റാ. നേരെ മറിച്, task-അക്ക ആവശ്യമുള്ള features-അക്ക ഹെ mechanism ഒളഖുനു ഘെത്ത. ദൊന്ന് convolutional layers വഴി ഹെ features-അക്ക 0-യിൽ നിന്നു ദൂരേക്ക് കൊണ്ടു വത്ത. ഫൈനലി, ഹെ mechanism ആ features-അക്ക അസ്സശ്ശി preserve കർത്താ.
അവസാനം, അമി കുറച്ച് basic modules ഒന്നിന് മേലെ ഒന്നായി stack കർത്താ (Stack many basic modules). ഹജ്ജെ ഒപ്പം convolutional layers, batch normalization, activation functions, global average pooling, അനി fully connected output layers അമി ചേർക്ക. അശ്ശി അമി ഫുൾ Deep Residual Shrinkage Network ഉണ്ടാക്കി ഘെത്ത.
5. Generalization Capability
Deep Residual Shrinkage Network എന്നത് feature learning-നു വേണ്ടി അസ്സചെ എക general method ആസ. കാരണം, മസ്ത് feature learning tasks-അന്തു samples-അന്തു noise അസ്സു യെത്ത. Samples-അന്തു വേണ്ടാത്ത ഇൻഫർമേഷൻ അസ്സു യെത്ത. ഹെ noise അനി വേണ്ടാത്ത കാര്യങ്ങളു feature learning-ചെ ഗുണത്തെ ബാധി കർത്താ. ഉദാഹരണാക്:
Image classification വിചാർ കൊരയ. എക ഫോട്ടോന്തു ഒരേ സമയം മസ്ത് വേറെ സാധനങ്ങളു അസ്സു യെത്ത. ഹെ സാധനങ്ങളെ അമി “noise” മ്ഹണു വിചാർ കൊരയ. Deep Residual Shrinkage Network-അക്ക attention mechanism use കൊർചാക് സാധിക്കിത്ത. Network ഹെ “noise“-അക്ക ശ്രദ്ധിക്ക. നന്തര, soft thresholding use കൊർനു ഹെ “noise“-ചെ features-അക്ക സീറോ (zero) ആക്കി മാറ്റാ. ഹെ പരിപാടി image classification accuracy കൂട്ടാക് സഹായി കർത്താ.
Speech recognition വിചാർ കൊരയ. പ്രത്യേകിച്ചു റോഡാ സൈഡരി അല്ലെങ്കിൽ ഫാക്ടറി ഉള്ളിൽ ഒക്കെ ഉലയ്തന noise ജാസ്തി അസ്സത്ത ൻഹ്യവേ? Deep Residual Shrinkage Network അവിടുത്തെ speech recognition accuracy കൂട്ടാക് സഹായി ജാത്താ. അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത്, network എക മെത്തേഡ് (methodology) തരുത്ത. ആ മെത്തേഡ് speech recognition accuracy കൂട്ടാക് സഹായി കർത്താ.
Reference
Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, Michael Pecht, Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(7): 4681-4690.
https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096
BibTeX
@article{Zhao2020,
author = {Minghang Zhao and Shisheng Zhong and Xuyun Fu and Baoping Tang and Michael Pecht},
title = {Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis},
journal = {IEEE Transactions on Industrial Informatics},
year = {2020},
volume = {16},
number = {7},
pages = {4681-4690},
doi = {10.1109/TII.2019.2943898}
}
Academic Impact
ഹെ പേപ്പർ Google Scholar-അന്തു 1400-ൽ അധികം citations കിട്ടി അസ.
ലഭ്യമായ കണക്കു പ്രകാരം, researchers 1000-ൽ അധികം പഠനങ്ങളിൽ Deep Residual Shrinkage Network (DRSN) apply കൊർനു ആസ. Mechanical engineering, electrical power, vision, healthcare, speech, text, radar, അനി remote sensing തുടങ്ങി മസ്ത് ഫീൽഡുകളിൽ ഹജ്ജെ ഉപയോഗ് നടന്നു ആസ.