基于中心损失函数的小样本SAR图像识别方法OA北大核心CSTPCD

提出了一种基于中心损失函数的监督学习方法,用于改善小样本下的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像识别性能。该方法通过学习每个类别的类别中心,并惩罚样本的深度特征与其相应类别中心之间的距离,从而提高类间分离度和类内分散度。为了验证方法的有效性,将所提方法与常见的深度学习算法在MSTAR图像识别数据集上进行比较。实验结果表示,相较于其他深度学习模型,该方法在小样本情况下有着更为卓越的图像识别性能。