論文の概要: Bayesian Convolutional Neural Networks for Limited Data Hyperspectral
Remote Sensing Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09250v1
- Date: Thu, 19 May 2022 00:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-21 08:20:12.928492
- Title: Bayesian Convolutional Neural Networks for Limited Data Hyperspectral
Remote Sensing Image Classification
- Title（参考訳）: 限定データハイパースペクトルリモートセンシング画像分類のためのベイズ畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Mohammad Joshaghani, Amirabbas Davari, Faezeh Nejati Hatamian, Andreas
Maier, Christian Riess
- Abstract要約: 我々は、HSRS画像の分類に、ベイズニューラルネットワークと呼ばれる、ディープニューラルネットワークの特別なクラスを使用します。
ベイズニューラルネットワークは、不確実性を測定するための固有のツールを提供する。
ベイジアンネットワークは、同様に構築された非ベイジアン畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、既成のランダムフォレスト(RF)より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.464344312441582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Employing deep neural networks for Hyper-spectral remote sensing (HSRS) image
classification is a challenging task. HSRS images have high dimensionality and
a large number of channels with substantial redundancy between channels. In
addition, the training data for classifying HSRS images is limited and the
amount of available training data is much smaller compared to other
classification tasks. These factors complicate the training process of deep
neural networks with many parameters and cause them to not perform well even
compared to conventional models. Moreover, convolutional neural networks
produce over-confident predictions, which is highly undesirable considering the
aforementioned problem.
In this work, we use a special class of deep neural networks, namely Bayesian
neural network, to classify HSRS images. To the extent of our knowledge, this
is the first time that this class of neural networks has been used in HSRS
image classification. Bayesian neural networks provide an inherent tool for
measuring uncertainty. We show that a Bayesian network can outperform a
similarly-constructed non-Bayesian convolutional neural network (CNN) and an
off-the-shelf Random Forest (RF). Moreover, experimental results for the Pavia
Centre, Salinas, and Botswana datasets show that the Bayesian network is more
stable and robust to model pruning. Furthermore, we analyze the prediction
uncertainty of the Bayesian model and show that the prediction uncertainty
metric can provide information about the model predictions and has a positive
correlation with the prediction error.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルリモートセンシング(HSRS)画像分類にディープニューラルネットワークを使用することは、難しい課題である。
HSRS画像は次元性が高く、チャネル間にかなりの冗長性を持つ多数のチャネルを持つ。
また、hsrs画像の分類のための訓練データには制限があり、他の分類タスクに比べ、利用可能な訓練データ量ははるかに少ない。
これらの要因は、多くのパラメータでディープニューラルネットワークのトレーニングプロセスを複雑にし、従来のモデルと比較してもうまく機能しない。
さらに、畳み込みニューラルネットワークは、上記の問題を考えると非常に望ましくない、自信過剰な予測を生成する。
本研究では,深層ニューラルネットワーク,すなわちベイズ型ニューラルネットワークを用いて,hsrs画像の分類を行う。
私たちの知る限りでは、この種のニューラルネットワークがHSRS画像分類に使用されているのはこれが初めてです。
ベイズニューラルネットワークは、不確実性を測定するための固有のツールを提供する。
ベイジアンネットワークは、同様に構築された非ベイジアン畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、既成のランダムフォレスト(RF)より優れていることを示す。
さらに、pavia centre、salinas、botswanaデータセットの実験結果は、ベイズネットワークがより安定し、プラニングのモデル化に堅牢であることを示している。
さらに,ベイズモデルの予測不確実性を分析し,予測不確実性指標がモデル予測に関する情報を提供し,予測誤差と正の相関を持つことを示す。
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