La clasificación de imágenes hiperespectrales con CNN profundo utilizando una optimización mejorada de pastoreo de elefantes para la actualización de hiperparámetros
Autores: Munishamaiaha, Kavitha; Kannan, Senthil Kumar; Venkatesan, DhilipKumar; Jasinski, Micha; Novak, Filip; Gono, Radomir; Leonowicz, Zbigniew
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La clasificación de imágenes hiperespectrales con CNN profundo utilizando una optimización mejorada de pastoreo de elefantes para la actualización de hiperparámetros
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfoques de aprendizaje profundo
Redes neuronales convolucionales
Clasificación de imágenes hiperespectrales
Hiperparámetros
Optimización de rebaño de elefantes
Optimizador AdaBound
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Los enfoques de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales (CNN) han logrado recientemente éxito en visión por computadora, demostrando una superioridad significativa en el dominio del procesamiento de imágenes.
Descripción
Los enfoques de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales (CNN) han logrado recientemente éxito en visión por computadora, demostrando una superioridad significativa en el dominio del procesamiento de imágenes.