【摘 要】
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将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出训练策略的有效性,在Indian Pines、Pavia University、Salina Valley数据集上使用了SSRN、FDSSC、DBMA、DBDA模型,对比于广泛使用的早停训练策略进行了实验,识别精度及其稳定性普遍获得了提高,使用的有标记样本仅为早停训练策略的一半.
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001
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将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出训练策略的有效性,在Indian Pines、Pavia University、Salina Valley数据集上使用了SSRN、FDSSC、DBMA、DBDA模型,对比于广泛使用的早停训练策略进行了实验,识别精度及其稳定性普遍获得了提高,使用的有标记样本仅为早停训练策略的一半.
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