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机译:具有未知和标签稀缺类的半监督和主动学习的最大熵框架
School of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, The Pennsylvania State University, University Park, PA, USA;
School of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, The Pennsylvania State University, University Park, PA, USA;
School of Electrical Engineering and Computer Science, College of Engineering, The Pennsylvania State University, University Park, PA, USA;
Labeling; Training; Entropy; Uncertainty; Adaptation models; Semisupervised learning;
机译:在Renyi熵正则化框架内结合主动和半监督遥感数据的学习
机译:具有未知土地覆盖类别的高光谱数据的半监督学习
机译:通过最大熵准则对噪声标签数据进行基于图的鲁棒半监督学习
机译:使用最大熵深度强化学习的对抗场景中的主动感知
机译:具有未知或标签稀缺类别的半监督主动学习和组异常检测
机译:在半监督学习框架中使用极端区域进行细胞检测
机译:半监督学习具有未知土地覆盖类的高光谱数据
机译:带法一般框架中的最大熵原理