IGARSS2017_SSRN 讀後感DEEP RESIDUAL NETWORKS FOR HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION
全文都在和CNN作比較 最強優點魯棒性 v Challenge：首先，Hughes現象是指隨着訓練數據維數的增加，識別準確率急劇下降，來自數百個頻譜帶[2]。 其次，它們的高空間分辨率使得小物體的識別成爲可能，但增加了相鄰像素之間的高相關性。 v 3DCNN模型的分類精度隨層數的增加而減小。 DL模型最近的應用表明，利用模型學習的特徵而不是手工特徵來分析HSI是一種新的趨勢。 v Res網絡緩解了
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