研究目的
开发一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法，通过重建损失函数和判别损失函数联合训练，增强特征判别能力并降低对标注样本的依赖。
研究成果
所提出的CNN-JL方法通过结合无监督重建特征增强控制门，在准确率和模型简洁性上均优于当前最先进的基于深度学习的分类方法，展示了深度网络在高光谱图像应用中的潜力。
研究不足
该方法在输入网络前降低了光谱维度，可能会损失部分光谱信息。未来的改进可以侧重于更有效地结合空间-光谱特征，并利用高光谱图像的先验知识。
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联合损失训练的卷积神经网络用于高光谱图像分类
DOI：10.1109/LGRS.2018.2872359
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本信提出了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法，该方法通过重建损失函数和判别损失函数联合训练。网络中采用小尺寸卷积核与池化算子级联实现特征抽象，并构建了由反卷积算子和反池化算子组成的解码通道。解码通道执行的非监督重建不仅为网络训练引入先验信息，还通过控制门增强所提取特征的判别能力。实验表明，该方法性能优于当前最先进的基于神经网络的分类方法。
作者：
Ning Ouyang，Ting Zhu，Leping Lin
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