本文介绍了一种应用于高光谱遥感图像的正-无标签学习方法，通过提出的Taylor变分损失函数和自校准优化策略，在有限标记HSI数据中实现了在过拟合和欠拟合之间的平衡，并在7个基准数据集上进行了实验证实。

无类别先验的 Taylor 变分损失正无标学习在高光谱遥感图像中的应用
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