《表4 卷积神经网络结构：基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类》

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《基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类》

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注：C为卷积层，P为池化层，FC为全连接层。

在确定降维维度d和困惑度k之后，将降维后的数据作为输入层，利用CNN进行特征提取并分类。初始学习率为0.01，最大迭代次数4 000次，批处理参数为100，使用AdaGrad算法进行参数更新，网络参数如表4所示。