使用元学习框架，将主动学习算法视为学习问题，并使用强化学习训练一个输入基础学习器状态和未标记点集的深度神经网络，预测下一个最佳注释点，使用多任务数据集嵌入方法，使得算法可以直接推广到不同的问题。

Jun, 2018

该论文提出了一种融合标注和模型训练的主动学习方法，结合半监督学习和基于一致性的样本选择度量，实现从未标注数据中选取最优数据来改善模型性能，在图像分类任务中实验结果显示出优异表现，同时探究了学习式主动学习方法的起点问题并提出了相关测量指标。

Oct, 2019

该研究提出了一种新的基于元学习的算法 G-Meta，能够通过学习子图信息和元梯度实现快速适应新任务，在少量节点或边的情况下进行知识迁移，且在比基准算法高达 16.3% 的数据集上得到了验证。

Jun, 2020

我们引入了一种模型，通过元学习来学习主动学习算法，它可以联合学习相关任务的数据表示、物品选择启发式和从标记训练集构造预测函数的方法。使用 Omniglot 和 MovieLens 数据集，在合成和实际环境中测试了我们的模型。

Jul, 2017

本文研究了代价昂贵的标注问题，并提出了一种使用元学习技术来学习主动学习策略的模型，在池化的场景下使用。实验获得了鼓舞人心的结果。

Jun, 2017

本论文提出了一种基于梯度嵌入和预测校准的主动学习方法 Ask-n-Learn，结合数据扩增缓解伪标注期间的确认偏差，通过对基准图像分类任务（CIFAR-10，SVHN，Fashion-MNIST，MNIST）的经验研究，证明了该方法优于最近提出的 BADGE 算法等现有基线。

Sep, 2020

本文提出一种新的主动学习算法，将 CNN 模型的输出从 softmax 替换为 Dirichlet 值，实现从未标记数据中提取最具信息量的标记数据集，该方法在多项数据集和医学图像识别领域中与其他主动学习方法相比均具有更高的性能表现和易于实现且不需要大量计算资源的优点。

Jul, 2020

该研究通过将主动学习与自监督预训练相结合，并使用称为 Balanced Selection（BASE）的算法来解决类不平衡问题，提高图像分类性能，特别适用于工业级大规模数据标记和训练中。

Nov, 2021

本文提出一种解决在打标签样本池中既包含目标类和非目标类的情况下如何查询样本的问题的方法 ——OpenAL，并在细粒度分类病理图像的实验中表明其可以显著提高目标类样本的查询质量，达到比当前最先进的主动学习方法更高的性能。

Jul, 2023

该论文提出了一种基于强化学习的在线流式元主动学习方法，它从数据中直接学习信息度量，并结合模型训练来训练主动学习器，可应用于一般类别的分类问题，优于现有最先进的方法。

Mar, 2022