基于遥感分类的深度信念网络模型研究

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基于遥感分类的深度信念网络模型研究

李玮, 吴亮, 陈冠宇

文章导航 > 地质科技通报 > 2018 > 37(2): 208-214

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

引用本文:

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

Citation:

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

引用本文:

李玮, 吴亮, 陈冠宇. 基于遥感分类的深度信念网络模型研究[J]. 地质科技通报, 2018, 37(2): 208-214.

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

Citation:

Chen Guanyu. Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2018, 37(2): 208-214.

基于遥感分类的深度信念网络模型研究

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出版历程
- 刊出日期: 2018-03-31

Model of Deep Belief Network Based on Remote Sensing Classification

Chen Guanyu

摘要: 使用Ｐｙｔｈｏｎ和ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ作为工具实现基本的深度信念网络，提出了一种改进的Ｄｒｏｐｏｕｔ策略，该策略每次只选择部分局部区域数据进行权重的清零，既保持了图像本身的局部信息，又增强了该模型的泛化能力，并使用差分进化进行神经网络的权值和偏移值的优化。通过实验对比表明，改进后的Ｄｒｏｐｏｕｔ策略对于防止过拟合有明显的效果，使用差分进化算法对深度信念网络进行参数调整比传统的浅层分类器效果更好。

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