Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Изучение влияния функции активации на точность классификации с использованием глубоких искусственных нейронных сетей

Серва А*

Искусственные нейронные сети (ИНС) широко используются в классификации данных дистанционного зондирования. Оптимизация ИНС все еще остается загадочной областью исследований, особенно в области дистанционного зондирования. Эта исследовательская работа является попыткой обнаружить функцию активации ИНС, которая идеально подходит для классификации (картографирования растительного покрова). Первым шагом является подготовка эталонной карты, затем принятие выбранной функции активации и получение нечеткого вывода ИНС. Последним шагом является сравнение вывода с эталоном для достижения оценки точности. Результатом исследования является установление функции активации, которая идеально подходит для использования в классификации данных дистанционного зондирования. Были использованы реальные многоспектральные спутниковые изображения Landsat 7, которые были классифицированы (с использованием ИНС), а точность классификации была оценена с помощью различных функций активации. Было обнаружено, что сигмоидальная функция является лучшей функцией активации.