Det krävs dyra och logistiskt svåra undersökningar för att få fram tillförlitliga uppgifter som beskriver de lokala fattigdomsmåtten på ett sätt som är informativt för beslutsfattare, särskilt i utvecklingsländerna. Det är inte förvånande att de drabbade regionerna också är de regioner som med stor sannolikhet är en krigszon, har dålig infrastruktur och ibland har regeringar som inte samarbetar med internationellt finansierade utvecklingsinsatser. Vi utbildar ett CNN på gratis och offentligt tillgängliga satellitbilder på den afrikanska kontinenten från Landsat 7 för att bygga en modell för att förutsäga lokala ekonomiska försörjningsmöjligheter. Endast 5 % av satellitbilderna kan kopplas till etiketter (som erhålls från DHS Surveys) och därmed en halvövervakad metod med hjälp av en GAN [33], om än med en mer stabil-totrain smak av GAN som kallas Wasserstein GAN legaliserad med lutning straff [15] används. Metoden för lärande med flera uppgifter används för att legalisera nätverket och även skapa en end-to-end-modell för förutsägelse av flera fattigdomsmått.
Ett annat genomförande av GAN inom området fjärranalys är REF, som undersöker Wasserstein GAN för fattigdom kartläggning med sparsamma etiketter, med hjälp av en semi-övervakad strategi.
Semi-Supervised Multitask Learning on Multispectral Satellite Images Using Wasserstein Generative Adversarial Networks (GANs) for Predicting Poverty
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}