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来自大别山深成侵入岩图像深度迁移学习的可解释性研究

陈忠良 袁峰 李晓晖 郑超杰

地质论评2023,Vol.69Issue(6):2263-2273,11.
地质论评2023,Vol.69Issue(6):2263-2273,11.DOI:10.16509/j.georeview.2023.06.035

来自大别山深成侵入岩图像深度迁移学习的可解释性研究

Interpretability of the deep transfer learning with images of plutonic intrusive rocks collected from the Dabie Mountains

陈忠良 1袁峰 2李晓晖 2郑超杰2

作者信息

  • 1. 安徽省地质调查院,合肥,230001||合肥工业大学资源与环境工程学院,合肥,230009
  • 2. 合肥工业大学资源与环境工程学院,合肥,230009
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/岩性识别/可解释性/特征图可视化/局部可理解的模型解释

Key words

deep learning/lithological recognition/interpretability/convnet visualization/LIME

引用本文复制引用

陈忠良,袁峰,李晓晖,郑超杰..来自大别山深成侵入岩图像深度迁移学习的可解释性研究[J].地质论评,2023,69(6):2263-2273,11.

基金项目

本文为国家自然科学基金资助项目(编号:41820104007,42072321,42202328)的成果.This study was financially supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.41820104007,42072321,42202328) (编号:41820104007,42072321,42202328)

地质论评

OA北大核心CSCDCSTPCD

0371-5736

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