deep cross-domain few-shot learning for hyperspectral image classification

深度跨领域少样本学习是一种用于高光谱图像分类的先进技术。在这种方法中，深度学习模型被设计用来从具有不同属性和特征的多个领域中学习少量样本。这样的方法可以显著提高模型对于新领域数据的泛化能力，从而有效地解决了传统分类方法在小样本数据上的表现不佳的问题。

针对高光谱图像分类任务，深度跨领域少样本学习可以帮助模型在不同波长范围内提取特征，并学习到样本的抽象表示。模型可以通过在不同领域的数据上进行训练，来学习到更加鲁棒和多样化的特征表示。然后，这些特征可以被用来在新的领域数据上进行分类，从而提高分类精度和泛化能力。

通过深度跨领域少样本学习，模型可以更好地应对高光谱图像分类中的挑战，例如数据稀疏、维度高和样本不平衡等问题。同时，这种方法也能够降低对大量标注数据的需求，从而节省了数据标注成本。总之，深度跨领域少样本学习为高光谱图像分类任务带来了新的解决方案，为处理实际应用中的复杂图像数据提供了有效的途径。