《表1 引入标签正确率与阈值的关系》

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《基于非局部方式特征融合的高光谱遥感图像分类算法》

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在该二级分类算法中，测试样本经过第一次SoftMax分类器后的阈值选择至关重要，关系到进入下一次S-SAE模型中训练样本的质量，以及样本对于模型的训练效果，直接影响到整体模型的分类结果。为保障输入到S-SAE网络的高正确率，将阈值设为0.9999，即在SoftMax分类器中当样本有99.99%的概率值属于某一类时才认为是正确分类。虽然阈值较小时引入的标签正确率不低，但是在引入像元数据量大的同时会引入较多的错误数据，不利于接下来的二级分类。表1为阈值与引入标签正确率的关系。