基于Inception卷积网络的测井曲线岩相分类
计算机视觉与模式识别
2017-06-05 v1
摘要
利用自动化算法从测井曲线中确定地质岩相的想法并不新鲜（例如参见Busch等人(1987)；Rabaute(1998)），但近期机器学习领域研究的急剧增长使得重新审视这一课题恰逢其时。遵循Dubois等人(2007)和Hall(2016)提出的练习，我们采用一种现代类型的深度卷积网络，称为Inception网络(Szegedy等人，2015)，来处理这一监督分类任务，并讨论了此类问题的方法论局限以及进一步的研究机会。
引用
@article{arxiv.1706.00613,
title = {Facies classification from well logs using an inception convolutional network},
author = {Valentin Tschannen and Matthias Delescluse and Mathieu Rodriguez and Janis Keuper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00613},
year = {2017}
}