深度迁移学习在高光谱图像分类中的应用

发布时间：2020-11-03 08:24

　　 高光谱图像分类普遍利用光谱特征,而光谱特征的可分性不足,导致分类精度不高。同时,由于同一样本在不同高光谱图像中的特征分布不同,导致传统分类方法无法在多个高光谱图像中对同一样本实现有效分类。本文利用残差网络提取高光谱图像的深层特征,利用领域适配网络对齐不同高光谱图像的特征空间,以提高高光谱图像的分类性能。论文的主要结果如下:(1)针对高光谱图像分类中光谱特征可分性不足的问题,本文提出一种基于残差网络的高光谱图像分类方法。该方法对高光谱图像中每个像素点进行空间特征提取,基于残差网络算法建立分类模型,利用残差网络结构避免梯度消失问题,以提高分类效果。(2)针对高光谱图像分类中标注样本不足的问题,本文基于深度迁移学习理论,对深层卷积网络的部分中间层参数进行有策略迁移,实现模型在两组高光谱图像数据集间的迁移学习,提高在少量标注样本情况下的分类效果。(3)针对同类样本在不同数据集中的特征空间偏移问题,本文采用领域适配网络算法对两组高光谱图像数据集的特征空间进行特征对齐,提升高光谱图像在无标注数据情况下的分类效果。
【学位单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP751;TP183
【部分图文】：

浙江工业大学硕士学位论文5图2-1 卷积操作示意图当感受野中出现与卷积核代表的特征一致时，卷积操作后输出到特征图的值也就越大，即代表该区域符合卷积核中的特征。卷积层中每个卷积核都代表某一种特征，当卷积核个数增多时，特征图的空间维度也随之增加，从而使下一层的特征组合更加复杂。随着向后传播算法对网络进行优化，网络将学习到与数据集中样本特征空间相对应的卷积核参数。2.2.2 卷积神经网络中常用激活函数原始数据经过卷积层后得到特征图，特征图通过激活函数进行非线性转换，激活函数是指非线性函数，进行非线性转换的目的是为之前的线性操作引入非线性特征。连续可导的函数都能作为激活函数。目前常见的激活函数一般为具有指数形态的非线性函数，例如Sigmoid 函数[20]、Tanh 函数[21]、ReLU 函数[22]。假设一个卷积神经网络中只存在卷积层和全连接层

图2-2 Sigmoid函数图形要的性质为其软饱和性，这一性质使得深度神经，从而成为阻碍神经网络发展一个重要原因。具 函数在进行梯度传递时包含了一个'f ( x )因子，Si x )就会接近于 0，导致向底层传递的梯度因为连乘训练，这一问题在深度学习领域被称为梯度消失问有利的一面：Sigmoid 函数在物理意义上最为接近的输出为(0,1)之间的值，所以可对输入进行归一数的应用。函数中的一个，Tanh 函数又被称为双曲正切。在中的双曲正弦和双曲余弦推导而来，其正式定义221tanh( )1xxexe

图2-3 Tanh函数图形推出：tanh( x ) 2 sigmoid (2 x ) 1具有软饱和性，从图 2-3 中也可看出，Tanh 函数和数将输出映射为(-1,1)之间。Tanh 函数在深层网络，因为其输出均值相对于 Sigmoid 函数更接近于零梯度。Tanh 函数依旧无法避免梯度消失问题，为解决经网络中，它是目前深度学习领域普遍使用的激活
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本文编号：2868339