[发明专利]用于遥感影像的神经网络模型预训练方法、装置有效
| 申请号： | 202011038698.8 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN111931738B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 袁媛;林蕾 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于遥感影像的神经网络模型预训练方法、装置，所述方法包括：将观测地点的遥感影像按照时间排序得到包括原始值的时间序列；对时间序列添加环境模拟噪声；元素变换为观测编码向量后输入至神经网络模型，获取观测编码向量对应的隐藏状态向量；基于预测光谱值与对应的原始光谱值之间的误差，对神经网络模型进行训练；训练完毕后，将带有标签的遥感影像输入神经网络模型进行学习。采用上述技术方案，可以利用大量无标签样本初始化神经网络模型，降低神经网络模型对标记样本的依赖，提高神经网络模型学习的实用性；将添加环境模拟噪声之前的原始值作为训练目标，降低噪声对模型的干扰作用，提高模型的稳定性和分类结果的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 遥感 影像 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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