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Deep learning has recently attracted significant attention in the field of hyperspectral images (HSIs) classification. However, the construction of an efficient deep neural network mostly relies on a large number of labeled samples being available. To address this problem, this paper proposes a unified deep network, combined with active transfer learning (TL) that can be well-trained for HSIs classification using only minimally labeled training data. More specifically, deep joint spectral-spatia
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weixin_38712578
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