用Mobielnetv3网络对高光谱图像进行分类

可以使用MobileNetv3网络对高光谱图像进行分类。MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备和嵌入式系统。它的主要特点是具有高效的计算性能和较小的模型大小，同时保持了良好的准确性。

高光谱图像分类是一个多分类问题，可以使用交叉熵损失函数进行训练。在训练过程中，可以使用数据增强技术，如随机裁剪、随机翻转和随机旋转等，来增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。

需要注意的是，高光谱图像通常具有较高的维度，因此在输入数据时需要进行降维处理，可以使用PCA或LDA等方法来进行特征提取和降维。

最后，为了获得更好的性能，可以使用迁移学习技术，将预训练的MobileNetv3模型作为初始模型，然后在高光谱图像数据集上进行微调。