[发明专利]多输出土地覆盖分类模型的训练方法、分类方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010623009.3 申请日: 2020-07-01
公开(公告)号: CN111507321B 公开(公告)日: 2020-09-25
发明(设计)人: 陈伟涛;唐壮;李显巨;王力哲;田甜;陈刚 申请(专利权)人: 中国地质大学(武汉)
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 代理人: 鞠永帅
地址: 430074 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供了一种多输出土地覆盖分类模型的训练方法、分类方法及装置,所述训练方法包括:获取训练数据;将所述训练数据输入至基于深度置信网络的初始模型中进行训练,获得多输出土地覆盖分类模型,其中,所述初始模型包含N级输出,所述N级输出包括设置于所述初始模型最后一个网络层的输出和设置于所述初始模型第一个网络层至倒数第二个网络层中任意N‑1个网络层的N‑1级输出,根据所述N级输出的损失确定总损失,基于所述总损失进行反向传播,以调整所述初始模型的参数,N为大于或等于2的整数。本发明可使模型反向传播时不易发生梯度消失现象,有利于提高分类精度。
搜索关键词: 输出 土地 覆盖 分类 模型 训练 方法 装置
【主权项】:
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