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- 是什么
- 作用
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视频来源：https://www.bilibili.com/video/BV1rZ4y1m7d9/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a402747bd6c153bdb2defee02a9cb617
https://www.bilibili.com/video/BV1rZ4y1m7d9/?spm_id_from=333.788&vd_source=a402747bd6c153bdb2defee02a9cb617
是什么
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477
残差网络是由一系列残差块组成的
简单理解：它就是
下一层的输入=上一层的输入+上一层经过操作得到的结果
残差块分成两部分直接映射部分和残差部分。 是直接映射，反应在图1中是左边的曲线； 是残差部分，一般由两个或者三个卷积操作构成，即图1中右侧包含卷积的部分。
这种版本的残差块叫做resnet_v1
def res_block_v1(x, input_filter, output_filter):
res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(x)
res_x = BatchNormalization()(res_x)
res_x = Activation('relu')(res_x)
res_x = Conv2D(kernel_size=(3,3), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(res_x)
res_x = BatchNormalization()(res_x)
if input_filter == output_filter:
identity = x
else: #需要升维或者降维
identity = Conv2D(kernel_size=(1,1), filters=output_filter, strides=1, padding='same')(x)
x = keras.layers.add([identity, res_x])
output = Activation('relu')(x)
return output
作用
在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题
计算资源的消耗（问题1可以通过GPU集群来解决）
模型容易过拟合（问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免）
梯度消失/梯度爆炸问题的产生（）
怎么做
不同的卷积核提取同一张图片的不同的特征
少数的卷积核能提取到信息，特征向量就是稀疏的，需要压缩
论文阅读
VNP46数据主要分为以下几类：
VNP46A1：VNP46A1数据集提供了全球范围内的月度夜间灯光观测数据。这些数据以每个像素的亮度值表示，并提供了多个夜间灯光指标，如平均亮度、最大亮度和灯光的空间分布等。
VNP46A2：VNP46A2数据集是VNP46A1数据集的衍生产品，提供了更精确的月度夜间灯光观测数据。它们通过使用附加的地理参考数据和改进的算法来提高数据质量和精度。
VNP46A3：VNP46A3数据集是VNP46A1数据集的高级产品，提供了更详细的夜间灯光观测数据。它们包含了更多的指标，如夜间灯光的趋势和变化率，以及与地表覆盖类型和人口分布等因素的关联性。
这些VNP46数据集都基于NASA的Suomi NPP卫星上搭载的VIIRS仪器所采集的数据。它们广泛应用于各种研究领域，如城市规划、环境监测、气候变化研究等，以揭示夜间灯光的空间分布和变化趋势，以及其与人类活动和环境因素之间的关系。
VNP46A2和VNP46A1是Black Marble数据集中的两个不同产品，它们在数据质量和精度方面有一些区别。
数据质量和精度：VNP46A2数据相对于VNP46A1数据具有更高的质量和精度。VNP46A2数据使用了附加的地理参考数据和改进的算法来提高数据的准确性和空间分辨率。这些改进使得VNP46A2数据在捕捉夜间灯光的细节和变化方面更为准确。
空间分辨率：VNP46A2数据相对于VNP46A1数据具有更高的空间分辨率。VNP46A2数据以更细的像素级别表示夜间灯光，因此能够提供更详细和精确的灯光观测结果。
数据内容：VNP46A2数据相对于VNP46A1数据包含更多的信息。除了夜间灯光亮度值外，VNP46A2数据还提供了额外的指标，如夜间灯光的趋势和变化率。这些指标可以用于研究夜间灯光的动态变化和人类活动的空间分布。
综上所述，VNP46A2相对于VNP46A1具有更高的数据质量、精度和空间分辨率，并提供了更多的夜间灯光指标。因此，如果你需要更准确和详细的夜间灯光数据，VNP46A2可能是更好的选择。
VNP46A2和VNP46A3是Black Marble数据集中的两个不同产品，它们在数据内容和提供的指标方面有一些区别。
数据内容：VNP46A2数据提供了相对基本的夜间灯光观测数据，包括夜间灯光的亮度值和空间分布。而VNP46A3数据在VNP46A2的基础上提供了更详细和丰富的信息。除了亮度和空间分布，VNP46A3数据还包括夜间灯光的趋势、变化率以及与地表覆盖类型和人口分布等因素的关联性。
数据精度：VNP46A3相对于VNP46A2在数据精度方面有所提高。VNP46A3数据经过更多的处理和改进算法，旨在提供更准确的夜间灯光观测结果。
指标提供：VNP46A3数据提供了比VNP46A2更多的指标。这些指标包括夜间灯光的年度、季度和月度趋势，以及灯光的变化率。此外，VNP46A3数据还提供了与地表覆盖类型和人口分布的相关性信息，使研究人员能够更深入地分析夜间灯光与这些因素之间的关系。
综上所述，VNP46A3相对于VNP46A2提供了更详细、丰富和精确的夜间灯光观测数据。如果你需要更多的指标以及与地表覆盖和人口分布的关联性信息，VNP46A3可能是更适合的选择。然而，需要注意的是，由于数据处理和改进算法的增加，VNP46A3数据可能会更复杂，需要更高的计算资源和处理能力。
VNP46A1、VNP46A2和VNP46A3是Black Marble数据集中的三个不同产品，它们在数据内容和提供的指标方面有一些区别。
数据内容：VNP46A1数据提供了基本的夜间灯光观测数据，包括夜间灯光的亮度值和空间分布。VNP46A2数据在VNP46A1的基础上提供了更高质量和精度的数据，同时提供了更细的空间分辨率。VNP46A3数据在VNP46A2的基础上提供了更多的指标和信息，包括夜间灯光的趋势、变化率以及与地表覆盖类型和人口分布等因素的关联性。
数据质量和精度：随着从VNP46A1到VNP46A3的迭代，数据质量和精度逐渐提高。VNP46A1是最基本的产品，VNP46A2通过使用附加的地理参考数据和改进的算法来提高数据质量和精度，而VNP46A3进一步改进了数据处理和算法，提供了更准确和精细的夜间灯光观测结果。
提供的指标：VNP46A1数据主要提供夜间灯光的亮度值和空间分布。VNP46A2数据除了亮度和空间分布，还提供了更高的空间分辨率和一些额外的指标，如灯光的变化率。VNP46A3数据相对于VNP46A2提供了更多的指标和信息，如夜间灯光的趋势、年度、季度和月度的变化情况，以及与地表覆盖和人口分布的关联性。
综上所述，VNP46A1是基本的夜间灯光观测数据，VNP46A2提供了更高质量和精度的数据，VNP46A3在VNP46A2的基础上提供了更多的指标和信息。选择适当的产品取决于具体的研究需求，需要考虑到数据质量、精度和所需的指标范围。
