不确定性采样在分类任务中的应用

在机器学习领域，数据的标注往往是一项既耗时又费力的工作。如何在有限的标注资源下，让模型学习到最有价值的信息，成为了研究的重点方向之一。不确定性采样（Uncertainty Sampling）作为一种主动学习策略，在这方面展现出了独特的优势。本文将深入探讨不确定性采样在分类任务中的应用。

一、什么是不确定性采样

不确定性采样是主动学习中的一种核心策略。主动学习与传统的监督学习不同，传统监督学习是基于给定的大量标注数据进行模型训练，而主动学习则是让模型主动地从未标注数据集中选择最有价值的数据样本，交由人工进行标注，然后再将这些新标注的数据加入到训练集中，重新训练模型，以此循环，逐步提升模型性能。

在不确定性采样中，“最有价值” 的数据样本通常是指那些模型预测时不确定性最高的数据。因为这些数据往往包含了模型尚未学习到的知识，通过对它们的标注和学习，模型能够更快地收敛到更好的性能。

二、不确定性的度量方法

在不确定性采样中，关键是如何度量数据样本的不确定性。常见的度量方法有以下几种：

置信度：模型对某个样本预测为各个类别的概率，其中最大概率值就是该样本的置信度。置信度越低，不确定性越高。例如，一个