DEAL: 图像分类的深度证据主动学习
在文本分类任务中，我们提出了一种新的基于卷积神经网络（CNNs）的主动学习方法。我们的方法侧重于选择具有最大影响的实例，以快速学习区分性的任务特定嵌入，并得出良好的实验结果，是首次在使用神经模型进行文本分类的主动学习方面的工作。
Jun, 2016
本文提出了一种新的主动学习框架，通过有限量的标签训练实例以增量学习的方式构建具有最佳特征表示的竞争性分类器。该方法利用深度卷积神经网络进行主动学习，设计了一种成本效益的样本选择策略，通过选取高置信度的无标签样本自动迭代分配伪标签来改善分类性能。实验证明，该框架在人脸识别和物体分类等两个数据集上取得了有希望的成果。
Jan, 2017
本研究旨在证明在相同实验条件下，不同类型的主动学习算法（基于不确定性、多样性和委员会的），与随机采样基准相比，产生的收益不一致，这种性能度量的差异性可能导致结果与以前报告的结果不一致，强正则化下，主动学习方法在各种实验条件下显示出微小或无优势，并提出一套关于如何评估主动学习算法的建议，以确保结果在实验条件变化下具有重复性和稳健性。
Feb, 2020
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
该研究结合贝叶斯深度学习与主动学习框架，在高维图像数据的任务中，证明了其在现有主动学习方法上的显着改进。研究表明，结合专业模型，如贝叶斯卷积神经网络，可以使主动学习技术在 MNIST 数据集和皮肤癌诊断任务中得到显著改进。
Mar, 2017
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
本文旨在探讨如何通过主动学习（AL）技术实现更高效的标签操作的问题，其中包括一些在目前文献中存在的问题，如数据增强方法和 SGD 等常见方法的应用等，通过在图像分类中新的开源 AL 工具 DISTIL 的统一重新实现，我们研究了这些问题，并提出了一些第一手的洞察，以供 AL 从业者在未来的工作中参考。
Jun, 2021
该论文提出了一种基于卷积神经网络的主动学习目标检测方法，使用新的图像级评分过程对未标记图像进行排序以进行自动选择，并针对不同情境（如视频或静态图像集）提出适应技巧，在行人检测任务中经过广泛研究，我们在实验中表明所提出的方法比随机选择表现更好。
Nov, 2019