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深度卷积网络作为一种高效的特征表示学习算法,被广泛的应用于图像分类问题中.由于遥感图像存在目标尺度与方向变化大、类内场景差异形大等问题,单一的深度网络通常不能获得准确的分类结果.为此,本文提出一种随机多选择残差网络集成的遥感图像分类算法,该算法通过多选择学习策略,集成多个残差网络共同完成分类任务,算法设置有效的集成学习目标函数,并通过随机梯度下降算法最小化多个子网络对每个样本的最优分类误差,促使各
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