基于软稀疏多项逻辑回归的半监督高光谱图像分类

在这篇快报中，我们提出了一种用于遥感高光谱图像分类的新型半监督学习（SSL）算法。我们的主要贡献是开发了一种同时利用硬标签和软标签的新型软稀疏多项逻辑回归模型。在我们的术语中，这些标签分别对应于有标签和无标签的训练样本。与仅为无标签样本分配硬标签的传统SSL算法相比，所提出的算法展现出了创新性贡献。通过真实高光谱图像的实验评估了我们所提方法的有效性，并在实验中与采用硬标签的传统半监督自学习算法进行了比较。在这些比较中，我们的方法表现出了最先进的性能。