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基于多种机制卷积神经网络的高光谱图像分类方法与系统实现.pdf

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    摘要

    高光谱数据的分类对于高光谱数据的相关应用领域具有极为重要实际意义。近年来

    随着卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetWorks，CNN）的飞速发展，通过卷积神经

    网络对高光谱数据进行分类的做法也逐渐流行。提出了类似于ResNet这种较为优秀的

    网络模型，使得训练出更深的CNN模型进而提高准确度成为现实；由于该模型使用了

    跨层连接的方式，所以该模型出现梯度消失与梯度爆炸现象可能性较低。然而ResNet

    网络本身的结构特点导致该模型存在大量的数据冗余；针对此问题

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