[发明专利]一种适于多任务迭代学习记忆的遥感图像分类方法

摘要

本发明公开了一种适于多任务迭代学习记忆的遥感图像分类方法，包括：初始化模型分类器之前的参数、固定权重、临时权重，利用参数权重预测性能；利用第一个任务的训练数据计算模型中每个参数的敏感性；当模型学习新的任务时，使用修改后的损失函数对模型进行训练，学习得到分类器之前的参数；在分类器中拓展新的神经元用于学习新任务中的新的类，重新初始化分类器的临时权重，学习得到分类器的临时权重，利用参数权重预测性能；利用新任务的训练数据计算模型中每个参数的敏感性矩阵，计算作为下一个任务训练的损失函数中添加的参数的敏感性矩阵；每当进来一个新任务对其进行训练时，重复步骤；使用训练好的模型分类器对遥感图像进行分类。