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satellite remote-sensing data
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通过尼曼分配分层抽样主动学习实现高效灾难响应的成本有效无偏类比率估计
利用构建奈曼分层随机抽样树的创新算法以及对多类问题的推广,通过广泛的实验验证,本研究发现其在类别比率估计和模型增强方面能够超越传统主动学习方法,仅需传统简单抽样的 30%-60%的注释成本。该方法有效解决了传统主动学习策略中的 “采样偏倚”
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