1、“.....而且残差网络的单个构建模块并不积层输出和输入元素维度相同，再经过线性激活后得到。将这种结构层叠起来之后，我们就得到了深度残差网络。基于深度残差网络的遥感数据分类论文原稿。深度残差网络的高光谱遥感数据分类残差卷积网络模型随着神经网络的深度的加深，网络的表达能力随之加强，但网络深度会带来梯度消失的问题，且随着深度加深，梯度消失问题也越来越严峻。卷积在残差网络中有点变化，我们将直接向后，拷贝到神经网络的深层，在非线性激活函数前加上，这是条捷径。的信息直接到达神经网络的深层，不。如果假设我们将多加入的多层神经网络全部定义为恒等映射，理论上完全可以认定为性能达到平衡，但是这种方法没有任何的实际意义......”。

2、“.....深度残差网络算法模型为方法，部分解决了高光谱遥感数据因光谱维度高数据冗余大且存在非线性特性所带来的分类困难的问题。参考文献袁迎辉，林子瑜高光谱遥感技术综述中国水运学术版，张兵，王向伟，郑兰芬，等高光谱图像地物分类与识别研究宋光网络多层神经网絡及残差网络种神经网络模型进行分类，得到的结果如图所示。我们发现，卷积神经网络比多层感知机的分类效果略好些，而深度残差网络再次表现出了优越性，其分类效果较于前两种模型为最优。由结果图我们能看出，不论是块状地域还是线性地域的识别，深度残差网络都较其他两种模型的分类准确率高，其能够较为准确的将类地域特征分类，边缘轮廓描绘较为完整，相较于卷积神经网络明显降低了误差，这也表明了深度残差网络解决了高光谱遥感数据分类中的部分困难。如表所示......”。

3、“.....则测试样本为剩下的，为了分析各网络算法模型对样本的分类效果情况，我们使用了卷积神经网络多层感知机和残差网络种模型分别进行实验，得到如下结果图为正确标记后的高光谱遥感数据，作为结果对比使用图为使用多层神经网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果图是采用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果图是使用深度残差网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果。我们从图中能够得到，相较于问题上的出色表现。卷积神经网络是最早发现和应用的，也是研究重点。虽然基于卷积神经网络的深度学习应用的越来越广泛。但在遥感数据的分类领域中使用这项技术还较为少见。遥感数据有很多种分类因素而具有多种分类方法。基于光谱特征的分类方法主要是从地物的光谱特征入手，表现地物特定的光谱区间和特定参数......”。

4、“.....其接收到的谱线也比传统的细致和连续，些不可分的特征会被凸显，这种方法是通过对比分析并判别地物的光谱信息来进行区分的。基于统计，袁迎辉，林子瑜高光谱遥感技术综述中国水运学术版，张兵，王向伟，郑兰芬，等高光谱图像地物分类与识别研究宋光慧基于迁移学习与深度卷积特征的图像标注方法研究浙江大学深度残差网络都较其他两种模型的分类准确率高，其能够较为准确的将类地域特征分类，边缘轮廓描绘较为完整，相较于卷积神经网络明显降低了误差，这也表明了深度残差网络解决了高光谱遥感数据分类中的部分困难。如表所示，多层感知机对数据集的地物分类精度只达到了左右，而卷积神经网络具有很好的分类效果，其对数据集的地物分类精度达到了。从表中我们还可以发现深度残差网络对数据集的地物分类精度竟然达到了左右......”。

5、“.....从而对得出的不同的分布特征进行分析，可以用来识别地物目标。实验结果与分析实验数据简介本文使用到高光谱数据有和。数据集美国印第安纳州的松林区域，共包含地物信息类。每个图像规模为，整个数据集的大小为。数据集意大利帕尔维亚大学的附近区域，共包含地物信息类。每个图像规模为，整体数据集的大小为实验结果与分析实验数据简介本文使用到高光谱数据有和。数据集美国印第安纳州的松林区域，共包含地物信息类。每个图像规模为，整个数据集的大小为。数据集意大利帕尔维亚大学的附近区域，共包含地物信息类。每个图像规模为，整体数据集的大小为......”。

6、“.....由于深度学习在解决很多标记后的高光谱遥感数据，作为结果对比使用图为使用多层神经网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果图是采用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果图是使用深度残差网络进行高光谱遥感数据分类的分类结果。我们从图中能够得到，相较于模型来说，卷积神经网络已经实现了部分的率下降，但效果还是差强人意的。但相较于模型，深度残差网络对高光谱遥感数据的分类正确率已有明显的提升，分类效果比多层感知机及卷积神经网络都要好，这里体现了残差网络相较于多层神经网络及卷积神，性和高效性。结语本文提出了种基于深度残差网络的高光谱遥感数据的分类方法，通过残差网络实现了分类正确率和准确度的提升，实验结果表征了基于该算法模型的分类方法在其他同类型的分类方法中的可行性和优越性......”。

7、“.....深度残差网络算法模型为方法，部分解决了高光谱遥感数据因光谱维度高数据冗余大且存在非线性特性所带来的分类困难的问题。参考文献，经网络的优越性，但仍未达到最优。数据集为了分析不同数据集上各模型的分析状况，这次我们采用了同样的样本比例，即训练样本与测试样本的比例为，再次分析各神经网络模型对数据集的分类情况，我们再次使用了卷积神经网络多层神经网絡及残差网络种神经网络模型进行分类，得到的结果如图所示。我们发现，卷积神经网络比多层感知机的分类效果略好些，而深度残差网络再次表现出了优越性，其分类效果较于前两种模型为最优。由结果图我们能看出，不论是块状地域还是线性地域的识别基于深度残差网络的遥感数据分类论文原稿复杂。残差单元的输出由多个卷积层层叠的输出和输入元素间相加，并要求保证其卷积层输出和输入元素维度相同......”。

8、“.....将这种结构层叠起来之后，我们就得到了深度残差网络。基于深度残差网络的遥感数据分类论文原稿。实验结果情况分析数据集我们将实验环境中训练样本的数量设定为整体样本量的，则测试样本为剩下的，为了分析各网络算法模型对样本的分类效果情况，我们使用了卷积神经网络多层感知机和残差网络种模型分别进行实验，得到如下结果图为正再沿着主路径传递，这就意味着最后这个等式去掉了，取而代之的是另个非线性函数，仍然对进行函数处理，但这次要加上，即，也就是加上的这个产生了个残差块。基于深度残差网络的遥感数据分类论文原稿。深度残差网络的高光谱遥感数据分类残差卷积网络模型随着神经网络的深度的加深，网络的表达能力随之加强，但网络深度会带来梯度消失的问题，且随着深度加深，梯度消失问题也越来越严峻......”。

9、“.....理论上完全可以认定为性能达到平衡，但是这的恒等映射的情况，则很有可能实现网络性能的不变。因而我们采用了残差单元。若是可以假设多个非线性层组合可以拟合于个复杂函数，那么也同样可以假定隐含层的残差拟合于个复杂函数。即将原来的神经网络的学习函数转化为，对于深度神经网络来说，这两种表达方式的训练效果是等同的。但对于深度神经网络的优化难度上来说是截然不同的。后者可以通过具有捷径连接的前馈神经网络来实现，而且残差网络的单个构建模块并不复杂。残差单元的输出由多个卷积层层叠的输出和输入元素间相加，并要求保证其慧基于迁移学习与深度卷积特征的图像标注方法研究浙江大学，数据集的地物分类精度只达到了左右，而卷积神经网络具有很好的分类效果，其对数据集的地物分类精度达到了......”。