手把手教你:基于深度学习的滚动轴承故障诊断|第 6 篇 · 一维卷积与残差模块:83% 到 95% 的原理拆解 - 大雾的小屋

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【摘要】本文拆解83%到95%的原理:深度学习让模型自己看波形。浅层CNN准确率约83%,内圈与滚动体分不清;残差网络引入"捷径"F(x)+x,让网络加深而不退化、解决梯度消失,同数据同评估下准确率提到95%+,是论文最有含金量的一篇。 阅读全文