基于权值分布的用于土壤取样筛选的神经网络的训练方法

摘要

本申请公开了一种基于权值分布的用于土壤取样筛选的神经网络的训练方法，其包括：获取训练用候选土壤图像和参考图像；将所述训练用候选土壤图像和所述参考图像分别通过卷积神经网络以获得候选特征图和参考特征图；以第一加权系数和第二加权系数融合所述候选特征图和所述参考特征图，以获得分类特征图，所述第一加权系数为在0到1的数值范围内按照标准正态分布随机选择的概率值；计算所述第一加权特征图和所述第二加权特征图之间的按像素位置的加权和，以获得所述分类特征图；将所述分类特征图通过分类函数，以获得分类损失函数值；以预定步长减小所述分类损失函数值，并以梯度下降的反向传播更新所述卷积神经网络的参数。