加权损失函数在划分甘蔗种植区域的应用——以广西扶绥县某甘蔗种植区域为例

摘要：

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县甘蔗种植地块作为试验区,通过加权损失函数训练的模型计算得出的平均交占比(MIoU)为86.34％,而未使用加权损失函数的模型的平均交占比(MIoU)为83.28％.实验表明,加权损失函数能够有效提升模型的性能.

关键词：损失函数、甘蔗分类、加权损失、广西扶绥县

资助基金：广西创新发展驱动专项资金项目AA18118048

在线出版日期：2022-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：37-42,50