《表5 不同卷积核数量对应的总体分类精度Tab.5 Overall accuracy with different number of kernels (%)》

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《联合空-谱信息的高光谱影像深度三维卷积网络分类》

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深度三维卷积网络（Res-3D-CNN）结构的设计参考了计算机视觉领域CNN设计的一般经验，即在更高的卷积层，使用更多的卷积核，例如第1个卷积层中使用8个卷积核，在第2个卷积层在使用16个卷积核。在一个残差结构中所有卷积层使用的卷积核数量相同，以确保捷径和主径特征维度相同。表5给出了不同数据集第一个卷积层使用不同数量的卷积核对应的总体分类精度。表6给出了不同数据集第一个卷积层使用不同数量的卷积核对应的训练时间。由表5—6可知，参数数量随着卷积核数量增加而增加，因此使用更多的卷积核需要更多的训练时间；但分类精度在某个数量的卷积核处达到饱和，继续增加卷积核数量，反而会加剧网络退化现象，从而导致分类精度下降。由于不同传感器获取高光谱数据的光谱维度不同，因此，不同传感器高光谱数据的最优卷积核数量也有所不同。根据表5，对于ROSIS传感器获得的Pavia大学数据最优的卷积核数为32，而对于AVIRIS传感器获得的Indian Pines和Salinas数据最优的卷积核数量为16。