高光谱病虫害SPA x-Loading Weights MSC SNV SGSmoothing Normalize

ENVI（The Environment for Visualizing Images）

RMSE

Root Mean Square Error, 均方根误差
是观测值与真值偏差的平方和与观测次数 m 比值的平方根。
是用来衡量观测值同真值之间的偏差
MAE

Mean Absolute Error ，平均绝对误差
是绝对误差的平均值
能更好地反映预测值误差的实际情况.
标准差

Standard Deviation ，标准差
是方差的算数平方根
是用来衡量一组数自身的离散程度

RMSE 与标准差对比：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。

RMSE 与 MAE 对比：RMSE 相当于 L2 范数，MAE 相当于 L1 范数。次数越高，计算结果就越与较大的值有关，而忽略较小的值，所以这就是为什么 RMSE 针对异常值更敏感的原因（即有一个预测值与真实值相差很大，那么 RMSE 就会很大）。

RMSE引用

xloading
偏最小二乘（pls）

Unscrambler软件

MSC

SNV

SGSmoothing

sg平滑引用

Normalize

SACNN
注意力机制

Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征。

为什么说Dropout可以解决过拟合？
（1）取平均的作用：先回到标准的模型即没有dropout，我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络，一般会得到5个不同的结果，此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9，其它两个网络给出了错误结果。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。因为不同的网络可能产生不同的过拟合，取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络，随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同，整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合，一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。

（2）减少神经元之间复杂的共适应关系：因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用，阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况。迫使网络去学习更加鲁棒的特征，这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。换句话说假如我们的神经网络是在做出某种预测，它不应该对一些特定的线索片段太过敏感，即使丢失特定的线索，它也应该可以从众多其它线索中学习一些共同的特征。从这个角度看dropout就有点像L1，L2正则，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。

（3）Dropout类似于性别在生物进化中的角色：物种为了生存往往会倾向于适应这种环境，环境突变则会导致物种难以做出及时反应，性别的出现可以繁衍出适应新环境的变种，有效的阻止过拟合，即避免环境改变时物种可能面临的灭绝。

梯度消失、爆炸解决方法

预训练加微调
梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
使用不同的激活函数
使用batchnorm
使用残差结构
使用LSTM网络

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