基于CAE与HL-CNN的小样本SAR目标识别方法

摘要

本发明涉及基于CAE与HL‑CNN的小样本SAR目标识别方法，属于基于深度学习的模式识别以及雷达目标识别技术领域。所述小样本SAR目标识别方法，采用迁移学习方法将CAE特征表示学习网络与非贪婪的HL‑CNN分类网络结合起来；CAE特征表示学习网络通过重构训练集中的图像，得到一个完备的特征表示，防止非贪婪的分类网络因特征提取不足而导致分类性能下降，HL‑CNN分类网络采用基于最大类间间距的hinge loss分类器对CAE学习到的特征表示微调并得到分类网络，有效防止过拟合现象的发生。所述方法防止了小样本下的过拟合现象，在较少训练样本下获得了相比A‑ConvNet和传统CNN更高的测试精度。