基于优化深度学习的SAR图像地物分类检测方法研究

欧阳艺文; 王珂; 吴圣娜

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基于优化深度学习的SAR图像地物分类检测方法研究

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针对深度学习在SAR遥感图像地物分类检测中存在的问题,文章通过对基于深度学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行优化改进,从而提高分类检测准确性。首先提出采用Leaky ReLU函数作为非线性整流函数,克服网络反向传播时梯度消失的问题;然后提出变步长动量梯度下降算法,加速网络收敛、减弱震荡,并避免网络陷入局部极小值。最后综合提出了"Leaky ReLU+变步长+动量梯度下降"的优化方法。通过实验,验证了文章所提出方法的有效性和准确性。

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来源
《长江信息通信》 |2018年第9期|50-52|共3页
作者
欧阳艺文; 王珂; 吴圣娜;
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作者单位

河南工业大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;
关键词
SAR图像; CNN; 优化方法; 分类检测;

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