17、主动学习中的多样性采样与高级策略

主动学习中的多样性采样与高级策略

在机器学习领域，多样性采样和主动学习是提升模型性能和公平性的重要技术。本文将深入探讨多样性采样的常见方法、高级主动学习策略，以及如何将不确定性采样和多样性采样相结合，以构建更准确、更公平的机器学习模型。

多样性采样方法

多样性采样有四种常见方法，各有其独特的优势和应用场景：
- 基于模型的异常值采样 ：这种方法可以帮助我们找到当前模型未知的样本，填补模型知识的空白。通过识别那些与模型现有知识差异较大的样本，我们可以让模型学习到更多不同的数据特征，从而提高模型的泛化能力。
- 基于聚类的采样 ：该方法能确保样本在整个数据分布中具有统计代表性。它帮助模型捕捉数据中的所有有意义的趋势，包括那些在随机采样中可能被遗漏的罕见趋势。通过将数据划分为不同的聚类，我们可以从每个聚类中选取样本，使得样本能够覆盖数据的各个方面。
- 代表性采样 ：此方法用于选取最能代表模型部署环境的样本。在实际的机器学习应用中，模型的训练数据和实际应用场景可能存在差异，代表性采样可以帮助模型适应这些不同的领域，提高模型在实际应用中的性能。
- 面向现实世界多样性的采样 ：为了支持现实世界中的多样性，我们需要综合运用不确定性采样和多样性采样的所有技术。这样可以使应用在不同用户群体中更加准确，从而更加公平。同时，我们可以使用微观和宏观 F 分数等准确性指标来衡量模型在不同现实人口统计特征上的潜在偏差。

多样性采样的其他要点

在实施多样性采样时，还有一些重要的方面需要考虑：