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基于强化学习的节俭卫星图像变化检测显示尺寸选择
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种基于主动学习的交互式卫星图像变化检测算法，通过迭代询问用户并更新结果，使用概率框架分配相关性度量，最小化目标函数获得相关性度量，使用强化学习方法探索最佳组合和显示尺寸，实验证明能获得更好的泛化效果。
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关键要点
- 介绍了一种基于主动学习的交互式卫星图像变化检测算法。
- 该算法通过迭代询问用户并更新变化检测结果。
- 使用概率框架为每个未标记的样本分配相关性度量。
- 通过最小化目标函数获得相关性度量，目标函数包含多样性、代表性和不确定性。
- 采用强化学习方法探索最佳组合和显示尺寸。
- 实验证明该算法能获得更好的泛化效果。
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