残差网络用作高光谱图像分类

残差网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络结构，它通过引入残差块（Residual block）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。在高光谱图像分类中，可以使用残差网络来提高分类精度。

高光谱图像是一种具有多个波段的图像，每个波段代表了不同的光谱特征。高光谱图像分类的任务是将每个像素归类到不同的类别中。传统的方法通常使用手工提取特征或者使用浅层的神经网络进行分类，但这些方法往往无法充分提取高光谱图像中的复杂特征。

使用残差网络可以解决这个问题。残差块中的跳跃连接可以使得神经网络更加深层，并且能够传递更多的信息。同时，残差网络还可以通过不断加深网络结构来提高分类精度。

在高光谱图像分类中，可以使用残差网络来提高分类精度。可以将高光谱图像作为网络输入，然后使用多个残差块来提取特征。最后，将提取的特征输入到全连接层中进行分类。通过使用残差网络，可以充分提取高光谱图像中的复杂特征，从而提高分类精度。