一种自适应学习率的卷积神经网络模型及应用——以滨海湿地遥感分类为例

发布时间：2023-03-06 18:20

　　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。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 研究区与数据
    1.2 自适应学习率的CNN模型
        1.2.1 CNN的结构
        1.2.2 自适应学习率的CNN模型
2 结果与讨论
    2.1 样本选取
    2.2 调节学习率的搜索区间
    2.3 调节学习率初值
    2.4 减少训练样本数
3 结 论



本文编号：3757149