Landwirtschaftliche Ertragsvorhersage im Kontext begrenzter realer Trainingsdatensätze: ein Transfer-Learning-Ansatz unter Verwendung tieferneuronalerNetze

Alexander Münzberg, Christian Troost, Nils Reinosch, Daniel Martini, Liv Seuring, Alexander Niehus, Rajiv Kumar Srivastava, Thilo Streck, Thomas Berger, Ansgar Bernardi. Landwirtschaftliche Ertragsvorhersage im Kontext begrenzter realer Trainingsdatensätze: ein Transfer-Learning-Ansatz unter Verwendung tieferneuronalerNetze. In Maike Klein, Daniel Krupka, Cornelia Winter, Volker Wohlgemuth, editors, 53. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik, INFORMATIK 2023, Designing Future - Zukünfte gestalten, Berlin, Germany September 26-29, 2023. Volume P-337 of LNI, pages 1515-1525, Gesellschaft für Informatik, Bonn, 2023. [doi]

Abstract

Abstract is missing.