基于新型激活函数的高光谱图像分类方法

摘要

本发明提供了基于新型激活函数的高光谱图像分类方法，在随机块网络的每一层中对高光谱数据集进行降维和白化操作，并获取特征矩阵，并利用s‑ReLu修正线性单元激活函数获取特征图，最终对归一化后的特征融合图像进行地物分类，获取分类结果图；本发明通过使用softsign激活函数优化了ReLu激活函数的线性单元，得到新的s‑ReLu修正线性单元激活函数，使得值域在0‑0.5时更加平滑灵活度更高，优化了其它激活函数不能更好的为像素点提供恰当的特征激活问题，从而提升特征的表达能力，提高了分类模型的分类精度。