Vid aktivt lärande försöker man maximera klassificeringsprestandan för ett visst antal märkta utbildningspoäng genom att låta den aktiva inlärningsalgoritmen välja vilka poäng som ska märkas. Vanligtvis, när den aktiva eleven begär etiketter för de valda punkterna, förutsätter det att alla punkter kräver samma ansträngning att märka och att kostnaden för att märka en punkt är oberoende av andra utvalda punkter. I rumsligt distribuerade data såsom hyperspektrala bilder för landtäcke klassificering, handlingen att märka en punkt (dvs. att bestämma landtyp) kan innebära att fysiskt resa till en plats och bestämma marken sanning. I detta fall bryts båda antagandena om kostnader för förvärv av varumärken som orsakas av traditionellt aktivt lärande, eftersom kostnaderna kommer att bero på fysiska platser och tillgängligheten för alla besökspunkter. Detta dokument formulerar och analyserar det nya problemet med att utföra aktivt lärande om rumsliga data där kostnaderna för att förvärva etiketter står i proportion till hur långt man har rest.
Liu et al REF föreslog en aktiv inlärningsalgoritm som modellerar inköpskostnaden för etiketten som en summa avstånd som rests för att besöka de förvärvade punkterna.
Spatially Cost-sensitive Active Learning
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}