最小边际采样在分类任务中的应用

最小边际采样在分类任务中的应用

在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。最小边际采样（Least Margin Sampling）作为主动学习策略中的一种，为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。

一、最小边际采样的原理

最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预测其属于各个类别的概率。最小边际指的是预测概率最高的类别（即模型认为样本最可能属于的类别）与预测概率次高的类别之间的概率差值。差值越小，意味着模型对样本的分类越不确定，这个样本就越有价值，越应该被优先选择用于标注和学习。

例如，在一个三分类问题中，对于样本 X，模型预测它属于类别 A 的概率为 0.4，属于类别 B 的概率为 0.35，属于类别 C 的概率为 0.25。这里概率最高的是类别 A，次高的是类别 B，它们之间的边际为 0.4 - 0.35 = 0.05，这个较小的边际表明模型对该样本的分类存在一定的不确定性。相反，如果预测概率为 0.8、0.1、0.1，那么边际为 0.8 - 0.1 = 0.7，较大的边际意味着模型对样本属于类别 A 的判断较为确定 。通过这种方式，最小边际采样能够从大量未标