《表2 遥感数据集信息：GGCN：基于GPU的高光谱图像分类算法》

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《GGCN：基于GPU的高光谱图像分类算法》

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为了验证改进模型的精度和效率，本文在非并行、原模型、改进模型上进行了对比实验。高光谱图像在获取的过程中由于拍摄区域、分辨率不同而导致的两个主要差异：数据量大小差异和地物信息差异。本文使用KSC(Kennedy Space Center）、PU(Pavia University Scene）和Indian Pines三个高光谱图像作为实验数据，表2展示了数据集的具体信息。实验平台使用的CPU是Intel Core i7-6700，主频3.4GHz，内存16GB，搭载的显卡型号是NVIDIA GeForce GTX 1050。实验数据采用双精度浮点类型，CUDA版本为8.0。