1.对DRSN的RSBU块做尝试

1.1 新的RSBU软阈值块

作为Resnet的变体 DRSN通过软阈值的方式消除噪声。
其中经过残差的两次卷积后，将结果取绝对值，之后经过全局平均池化，之后再经过两次全连接层，该结果进行Sigmoid，最后将GAP的结果取平均后与两次取得平均值分别相乘，得到软阈值的结果。最后与原输入进行阈值化，这是整体的新的REBU块。

对于西储数据单独改动RSBU块基本无提升，但是对于实验室采集振动信号加噪后的数据进行训练，准确率平均提高2%左右（待改动新的网络结构）。