本科毕业设计——基于深度学习的小样本高光谱图像分类研究（含Python代码、文档及论文）

简介：
本项目运用深度学习技术针对小样本高光谱图像进行有效分类，通过Python实现算法模型，并提供详细文档和学术论文支持。 项目介绍： 该代码基于已有的论文开源代码分析整理后重新编写而成，功能较为基础且模型简单，但我在自己刚开始也不理解的地方都添加了注释，适合初次接触高光谱分类任务的本科生及没有相关经验的研究生作为入门学习使用。 不适用于已经在高光谱领域有深入了解并且需要更多高级功能的学生（包括本科和研究生）。 如果对如何运行代码有任何疑问，在下载完成后可以私下询问，并可提供远程教学帮助。本项目是我个人毕业设计的一部分，所有上传的资源在成功测试后才进行发布，答辩评审平均分高达96分，请放心使用！ 1. 该项目的所有源码均经过彻底测试并已确认能够正常运行才会对外分享。 2. 此代码适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工学习参考，并且也适合初学者进阶学习；同时可用于毕业设计项目、课程作业等初期演示。 3. 如果您有一定的基础，也可以在此基础上进行修改以实现其他功能，同样可以用于毕设、课设和作业中。 下载后请首先阅读README.md文件（如果有的话），仅供个人学习参考之用，请勿将其用于商业用途。