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近年来神经网络在图像分类上取得了成绩,然而军事图像具有数据量少、图像清晰度不高、军事目标与环境相似度较高等特点,导致传统的人工神经网络在军事图像数据集处理方面表现不佳,因此急需提高神经网络在军事图像分类方面的性能。结合自动搜索神经网络技术,提出了一种基于自动搜索神经网络技术的军事图像分类方法,并采用强化学习算法、参数共享和推进式搜索策略等思想,设计了神经网络结构搜索算法。试验结果表明,该方法在提高军事图像分类性能方面具有有效性和准确性。