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文章针对深度学习中样本数量不均衡导致训练出来的神经网络模型(以下简称模型)性能下降、精度不高等问题,根据不同占比的样本数量设置不同的权重值,通过权重来控制不同类别的损失,调整原有交叉熵损失函数的计算结果,将训练权重更多地向样本数量较少的一类倾斜,从而使训练过程趋于平衡,进而不断提高模型的精度指标.此次实验选择了广西扶绥...  相似文献   
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利用归一化植被指数(NDVI)方法和感知哈希图像识别算法,对12·5佛山高明火灾区域进行过火面积测算,并将结果与真实面积进行对比。结果表明:归一化植被指数方法计算的过火面积为11.737 km~2,感知哈希图像识别算法计算的过火面积为10.866 km~2,林业部门公布的过火面积为10.667 km~2,比较可知,感知哈希图像识别算法在计算结果上更加接近真值,可广泛的应用于火灾过火面积的计算。  相似文献   
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