深度学习网络的地物分类准确度相比于机器学习传统算法优势

深度学习网络相对于传统的机器学习算法在地物分类任务中有以下优势：

1. 特征提取能力更强：深度学习网络可以通过多层非线性变换来自动学习数据的高级特征，而传统机器学习算法需要手动选择和提取特征，这样往往需要领域专家的知识和经验。

2. 数据处理能力更强：深度学习网络可以处理大规模的数据，而传统机器学习算法的性能往往受限于数据量的大小。

3. 鲁棒性更好：深度学习网络可以自适应地调整参数，从而对输入数据的变化更加鲁棒，而传统机器学习算法需要重新训练模型来适应新的数据。

4. 准确率更高：深度学习网络在地物分类任务上的准确率通常比传统机器学习算法更高，因为其可以自动学习复杂的特征和模式，而传统算法可能无法捕捉到这些细节。

总之，深度学习网络在地物分类任务中具有更强的特征提取、数据处理和鲁棒性能力，可以提高分类准确率。