Результаты показывают, что модели, основанные на генерирующих состязательных сетях, лучше, чем сверточные нейронные сети, при классификации классов земного покрова за пределами обучающего набора данных. Автор: Хамед Алемохаммад , исполнительный директор и главный специалист по обработке данных, и Адитья Кулкарни , бывший стажер по машинному обучению в Radiant Earth Foundation Во многих приложениях контролируемого машинного обучения (ML), которые используют наблюдения Земли (EO),..