[发明专利]一种用于高光谱影像分类的学习率优化算法折扣系数法在审
| 申请号： | 202110763834.8 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113569660A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 李臣明;姚思康;高红民;朱敏 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210098 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于高光谱影像分类的学习率优化算法折扣系数法，涉及遥感图像处理技术领域，包括如下步骤：获取高光谱图像数据；对高光谱图像数据进行预处理，得到训练集样本；将训练集样本输入卷积神经网络模型进行训练；在训练过程中对卷积神经网络模型的学习率进行修正；重复训练直至达到训练轮次要求。本发明通过提供一种用于高光谱影像分类的学习率优化算法折扣系数法，基于高光谱图像数据实现了对高光谱图像分类模型的建立，且在训练过程中对学习率进行修正，实现了对高光谱图像分类模型的优化，提高了分类模型的训练的效率和最终的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 光谱 影像 分类 学习 优化 算法 折扣 系数 | ||
【主权项】：
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