[发明专利]用于高光谱图像分类的深度神经网络架构搜索方法及系统在审
| 申请号： | 202210646335.5 | 申请日： | 2022-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN115169528A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘翔;龚鑫;张超超;宋新生;李毅;祖文杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/00;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 王佩 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络构建领域，提供一种用于高光谱图像分类的深度神经网络架构搜索方法及系统，包括：S1：获取初始卷积神经网络架构，构建所述初始卷积神经网络架构的搜索空间、超级网络和粒子群；S2：对所述超级网络和所述粒子群进行迭代更新，获得超级网络的最优权重和粒子群的最优粒子；S3：通过所述最优权重和所述最优粒子构建最优卷积神经网络架构。本发明将粒子群算法与超级网络结合，通过粒子群算法搜索最优网络架构，通过超级网络更新架构权重，既消除了粒子群算法时间消耗过大的问题，又能够找到性能更好的网络架构。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 光谱 图像 分类 深度 神经网络 架构 搜索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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