《表1 常用于高光谱影像分类的深度学习模型的隐藏层数Tab.1 Hidden layer number of deep learning model commonly used for hypersp

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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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高光谱遥感影像是典型的三维数据立方体，且标注训练样本费时费力。因此，在应用深层网络对高光谱影像进行分类时，需要面临高维和小样本导致的“维数灾难”问题以及网络退化问题的挑战。为此，本文构建如图3所示的深层三维卷积网络用于对高光谱遥感影像进行分类。图3所示的深层三维卷积网络的深度主要体现在具有更多的隐藏层数，该网络由输入层、一个三维卷积层、两个残差学习模块（包含3个三维卷积层）、两个池化层、一个全连接层和输出层组成。表1给出了常用于高光谱影像分类的深度学习模型包含的隐藏层数和本文网络包含的隐藏层数。由表1可知，与目前常用于高光谱影像分类的深度学习模型相比，本文网络具有更多的隐藏层数，能够提取和利用更加抽象的深层特征。