論文の概要: Bayesian Layer Graph Convolutioanl Network for Hyperspetral Image
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07316v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 12:56:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 19:44:52.545697
- Title: Bayesian Layer Graph Convolutioanl Network for Hyperspetral Image
Classification
- Title(参考訳): ハイパペット画像分類のためのベイズ層グラフコンボリュートアンネットワーク
- Authors: Mingyang Zhang, Ziqi Di, Maoguo Gong, Yue Wu, Hao Li, Xiangming Jiang
- Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)ベースのモデルは、素晴らしいパフォーマンスを示している。
点推定に基づくディープラーニングフレームワークは、一般化が低く、分類結果の不確実性を定量化できない。
本稿では,点推定に基づくニューラルネットワークへの挿入層としてベイズ的アイデアを用いたベイズ的層を提案する。
HSIデータセットのサンプル不均衡問題を解決するためにGAN(Generative Adversarial Network)が構築されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.91896527342631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, research on hyperspectral image (HSI) classification has
continuous progress on introducing deep network models, and recently the graph
convolutional network (GCN) based models have shown impressive performance.
However, these deep learning frameworks based on point estimation suffer from
low generalization and inability to quantify the classification results
uncertainty. On the other hand, simply applying the Bayesian Neural Network
(BNN) based on distribution estimation to classify the HSI is unable to achieve
high classification accuracy due to the large amount of parameters. In this
paper, we design a Bayesian layer with Bayesian idea as an insertion layer into
point estimation based neural networks, and propose a Bayesian Layer Graph
Convolutional Network (BLGCN) model by combining graph convolution operations,
which can effectively extract graph information and estimate the uncertainty of
classification results. Moreover, a Generative Adversarial Network (GAN) is
built to solve the sample imbalance problem of HSI dataset. Finally, we design
a dynamic control training strategy based on the confidence interval of the
classification results, which will terminate the training early when the
confidence interval reaches the preseted threshold. The experimental results
show that our model achieves a balance between high classification accuracy and
strong generalization. In addition, it can quantifies the uncertainty of the
classification results.
- Abstract(参考訳): 近年,高スペクトル画像(HSI)分類の研究は深層ネットワークモデルの導入に着実に進展しており,近年ではGCNに基づくモデルが目覚ましい性能を示している。
しかし、これらの点推定に基づくディープラーニングフレームワークは、一般化が低く、分類結果の不確かさを定量化できない。
一方、分布推定に基づいてベイズニューラルネットワーク(BNN)を単純に適用することで、HSIを分類することは、大量のパラメータによって高い分類精度を達成できない。
本稿では,点推定に基づくニューラルネットワークへの挿入層としてベイズ的考えを持つベイズ的層を設計し,グラフ畳み込み処理を組み合わせたベイズ的層グラフ畳み込みネットワーク(BLGCN)モデルを提案し,グラフ情報を効果的に抽出し,分類結果の不確かさを推定する。
さらに,HSIデータセットのサンプル不均衡問題を解決するためにGAN(Generative Adversarial Network)を構築した。
最後に,信頼区間が予め設定された閾値に達すると早期にトレーニングを終了させる分類結果の信頼区間に基づいて,動的制御訓練戦略を設計する。
実験の結果,本モデルでは高い分類精度と強い一般化のバランスが得られた。
さらに、分類結果の不確実性を定量化することができる。
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