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一种岩石识别深度学习模型岩石分类约束继承性损失方法

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本申请公开了一种岩石识别深度学习模型岩石分类约束继承性损失方法，包括：根据岩石样本的多级标签构建岩石样本数据集D，构建深度神经网络，将待训练岩石样本图像输入深度神经网络，网络输出针对分类树各层级的最后一级标签预测；计算分类树各层级的预测概率Pi；将所述分类树各层级的预测概率Pi分别对照对应的层级标签进行逐级计算，获得各层级交叉熵损失；将各层级交叉熵损失相加，得到输入的岩石样本图像的岩石分类约束继承性损失；对所述岩石分类约束继承性损失进行判断是否满足收敛条件。本发明的优点是：实现简单，充分利用岩石分类树中包含的层间从属关系和类间异同信息，优化岩石识别模型的精度。

著录项

公开/公告号CN111191741A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-22

原文格式PDF
申请/专利权人中国地质调查局发展研究中心;
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申请/专利号CN202010029404.9
发明设计人李超岭;孙钰;刘园园;李丰丹;韩雪;刘畅;于杲彤;袁明帅;吕霞;刘璇昕;
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申请日2020-01-15
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 100037 北京市西城区阜外大街45号
入库时间 2023-12-17 08:25:52

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2020-05-22

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