《表2 改进前后模型的训练时间和准确率对比》

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《基于深度神经网络的遥感图像分类研究》

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在标准网络结构中主要有：3个池化层、1个softmax层、3个全连接层、5个卷积层。在深度神经网格模型中，可以实现特征的提取，训练样本的特征表达向量由此模型的最后一个全连接层进行输出，特征向量分类由最后一层的softmax进行完成[4]。针对此流程可以通过SVW对最后一层进行替换，对分类任务进行优化。同样经过数据集训练和测试，改进前后的对比数据如表2所示。