Aktiv djupinlärning klassificering av hyperspektrala bilder beaktas i detta dokument. Djupt lärande har nått framgång i många tillämpningar, men kvalitetsmärkta prover behövs för att bygga ett nätverk för djupinlärning. Det är dyrt att få bra märkta prover i hyperspektrala bilder för fjärranalysapplikationer. En aktiv inlärningsalgoritm baserad på en viktad inkrementell ordlista lärande föreslås för sådana tillämpningar. Den föreslagna algoritmen väljer träningsprover som maximerar två urvalskriterier, nämligen representativ och osäkerhet. Denna algoritm tränar ett djupt nätverk effektivt genom att aktivt välja träningsprover vid varje iteration. Den föreslagna algoritmen tillämpas för klassificering av hyperspektralbilder och jämförs med andra klassificeringsalgoritmer som använder aktivt lärande. Det visas att den föreslagna algoritmen är effektiv och effektiv när det gäller att klassificera hyperspektrala bilder.
I den andra studien föreslog REF ett djupt aktivt lärande med hjälp av Deep Belief Network (DBN) för klassificering av hyperspektrala bilder i fjärranalysprogram.
Active Deep Learning for Classification of Hyperspectral Images
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}