Shang Liu

新框架统一了主动学习中的不确定性采样方法

研究人员引入了“等效损失”的概念，以更好地理解不确定性采样，这是主动学习中的一种常用策略。这个新框架统一了各种基于不确定性的采样方法，包括概率、边际和阈值方法。对于二元分类任务，等效损失与特定的链接函数结合使用时，可以展示不确定性加权如何在改变优化景观的同时保持校准。该研究还提供了统计保证，并分析了动量方法的优化行为，为连接采集规则与其诱导的目标和性能提供了一种结构化方法。