【摘 要】
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滨海湿地是重要的生态系统,开展滨海湿地类型分布监测,对滨海湿地的保护与利用具有重要意义。传统卷积神经网络(CNN)模型中的学习率为人工设置的固定值,本文提出一种自适应学
【机 构】
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自然资源部第一海洋研究所; 大连海事大学信息科学技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41206172);国家自然科学基金(61601133);高分海岸带遥感监测与应用示范
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滨海湿地是重要的生态系统,开展滨海湿地类型分布监测,对滨海湿地的保护与利用具有重要意义。传统卷积神经网络(CNN)模型中的学习率为人工设置的固定值,本文提出一种自适应学习率的CNN模型,以代价函数为目标函数自动计算学习率的优化值,从而使CNN模型具有自适应性。应用黄河口滨海湿地的CHRIS高光谱遥感影像数据,开展本文提出的CNN模型分类方法验证与优化。实验结果表明:对于不同的学习率搜索区间,自适应学习率CNN模型在[0,1]区间的整体分类精度最高,说明在学习率优化过程中只需在小区间[0,1]内进行微调就能保证较好的分类精度;对于不同的学习率初值,自适应学习率CNN模型的分类精度和稳定性都高于传统CNN模型,说明本文提出的模型对初值敏感性较低;在训练样本数目减少的情况下,两模型分类精度的稳定性都有不同程度的降低,但在保证训练样本占全部样本1.35%以上的条件下,自适应学习率CNN模型稳定性高,说明本文提出的模型对小样本具有一定的适应能力。
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