《表4 卷积核对比组设置：基于卷积神经网络的无人机遥感农作物分类》

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《基于卷积神经网络的无人机遥感农作物分类》

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在模型中，大卷积核具有较大的感受野，本层的一个像素代表前一层更多的信息，但会造成细节的遗漏；小卷积核与之相反，却无法很好地表示稀疏数据特征[21-22]。结合本文实验数据具有密度大、特征少、差异性小的特点，设计11、9、7共3类卷积核模型，探究小卷积核在细微特征提取中的优势。卷积核设置如表4所示。