《表1 神经网络模型对比图》

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《基于卷积神经网络的高光谱遥感地物多分类识别》

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图4为不同迭代次数下的4种模型的识别率对比图。由图4可知，模型Ⅰ的识别效果最佳，模型Ⅳ的识别效果最差。对比图4中模型Ⅰ和模型Ⅱ、模型Ⅲ和模型Ⅳ可知，模型Ⅰ的分类识别率明显高于模型Ⅱ的，模型Ⅲ的分类识别率明显高于模型Ⅳ的，说明分类器影响模型分类识别率，并且Softmax分类器的模型分类识别率高于Sigmoid分类器的。对比图4中的模型Ⅰ和模型Ⅲ、模型Ⅱ和模型Ⅳ可知，模型Ⅰ和模型Ⅱ的分类识别率的变化相对平稳，模型Ⅲ和模型Ⅳ分类识别率的变化幅度较大，说明池化层影响着模型分类器识别效果的稳定性，并且相较于具有Mean池化层的模型，Max池化层模型更具有稳定性。