自適應抽樣

深度分析

「CuBAS」：利用資訊幾何曲率的自適應抽樣提升分類效能

隨著資料規模不斷膨脹，如何挑選最具資訊性的樣本成為關鍵。本文提出以資訊幾何曲率為依據的CuBAS抽樣框架，透過k近鄰圖與Potts隨機場計算局部曲率，將資料分為低曲率平滑區與高曲率決策邊界區，分別抽取代表樣本。實驗在30個資料集上顯示，分類準確率超過隨機抽樣與不確定性抽樣多個百分點。