一维卷积加残差模块使轴承故障诊断准确率从 83% 升至 95%
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一维卷积加残差模块使轴承故障诊断准确率从 83% 升至 95%
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AI 综述
该教程对比了滚动轴承故障诊断中的两种网络：单层 1D-CNN 测试准确率约 83%，无法区分内圈与滚动体故障；加入残差连接（输出 = F(x) + x）后，5 个残差块的网络加深而不退化，准确率提升到 95% 以上。 两个模型在相同数据、相同切分和相同评估方式下对比，唯一系统差别是是否使用残差模块。
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最新进展11月3日 17:21
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% 的原理拆解报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- 博客园手把手教你：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
本篇教程拆解滚动轴承故障诊断中一维卷积与残差模块的原理：单层 1D-CNN 测试准确率仅约 83%，分不清内圈与滚动体故障。残差连接通过输出 = F(x) + x 的捷径缓解梯度消失，使 5 个残差块的网络加深而不退化，准确率提升到 95%+。两个模型在相同数据、相同切分、相同评估下对比，唯一系统差别是是否加残差。
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