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Reconstructing Cloud-Contaminated Multispectral Images With Contextualized Autoencoder Neural Networks(自编码机重建云污染区)

时间:2019-06-18 14:51:12      阅读:54      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:学习   flat   寻找   pau   http   fwe   att   code   编码机   

1、逐像元输入输出与邻域输入输出,邻域处理是先flatten,再unflatten

2、用MDL方法(最小描述长度)寻找自编码机最佳隐藏层数

3、多目标优化方法寻找MDL方法的超参数,平衡MDL方法两项的差距

补充学习:

1、Autoencoder(自编码机):

  深度学习中的一种非监督学习,他去学习用少量特征来描述输出,在一定的约束下,使输出和输入尽量相同,可以说是高阶的pca。通过学习特征,完成数据的压缩和映射。主要就是降维提取主要特征

  参考:https://mp.ofweek.com/ai/a045673121216

2、MDL(最小描述长度):

  信息论中的方法,在这里是希望在过拟合和欠拟合的参数量上找到一个平衡值,具体没看懂

  参考:https://blog.csdn.net/qq_24102363/article/details/72517106

3、Multiobjective Optimization(多目标优化):

  在一堆约束条件下,寻找最小或是最大值。会有很多解,定义一个解统治另一个解为其中每一项都小于另一项,最后会得到一个解的集合

  参考:https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310

Reconstructing Cloud-Contaminated Multispectral Images With Contextualized Autoencoder Neural Networks(自编码机重建云污染区)

标签:学习   flat   寻找   pau   http   fwe   att   code   编码机   

原文:https://www.cnblogs.com/tccbj/p/11045056.html

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