《表6 不同方法训练测试时间》

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《利用残差密集网络的高光谱图像分类》

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最后利用不同数量的训练样本参与模型训练，检验模型在小样本情况下的分类精度。分别设置3组数据的训练样本数量为50、100、150和200，图10给出了3组数据的分类精度对比。从图10可以看出，随着训练样本数量的变化，ResNet和DenseNet的分类精度比较接近，而ResDenNet的分类精度始终保持最优，呈现逐步提高的趋势。正是由于ResDenNet充分利用了网络模型中不同单元提取的所有的分层特征，实现了信息连续传递，增强了网络模型的稳定性。