Bayes decision boundary

新方法优化多类分类风险的标签获取

研究人员开发了一种新颖的方法，用于优化多类分类任务中有限标注预算的分配。该方法结合了已获取标签的Fisher信息与多类超额风险的局部几何结构，推导出了一个获取标准。该标准优先考虑与扰动贝叶斯决策边界的参数方向高度一致的标签，而不是仅仅依赖于后验不确定性或全局参数信息。研究包括理论表征、自适应程序以及在高斯判别分析和卫星图像数据集上的实验验证，证明与基于不确定性的采样相比，在平均误差方面有潜在的改进。