本文在 batch active learning 场景下，提出了一种解决 informativeness 和 diversity 之间权衡问题的算法，理论上可以在 pool-based active learning 中得到最优结果，并且这也是第一篇使用这种方式明确量化在 pool-based 场景中 batch active learning 统计表现的论文。

Feb, 2022

本研究提出一种基于贝叶斯批量主动学习方法来解决大规模监督模型中标签获取成本高的问题，从而利用大量未标记数据来改善模型性能。此方法通过逼近模型参数的完整数据后验概率，并使用随机投影技术来推广到任意模型，从而使批处理的数据选择更加多样，有效降低了计算复杂度，并在多个大规模回归和分类任务上得到了证实。

Aug, 2019

该研究致力于解决减少有标签的训练数据来训练监督式分类模型的问题，通过使用 Active Learning 和 K-means 聚类算法，采用 mini-batch Active Learning 方法来快速有效地选取对模型具有信息量和多样性的训练样例，以达到相当或更好的性能表现。

Jan, 2019

提出一种新的批次模式主动学习算法 —— 判别式主动学习法（DAL），并将其应用在神经网络和大批次查询的情境中，尝试通过将标记集合和未标记的数据池区分开来作为选择样本的依据来执行主动学习，结果表明我们的方法在中等和大批次查询中与最先进的方法相当，并且在实现简单的同时还可以扩展到除分类任务之外的其他领域，同时，我们的实验还表明在相对较大的批次中，当批量大小较大时，当前现有的最先进方法均不比不确定性采样明显更好，从而推翻了一些最近文献中报道的结果。

Jul, 2019

使用 Dijkstra 的 Annulus Core-Set 和 LocalMax 相结合的批处理主动学习方法，在维持模型准确度的同时提高了效率，应用于 FUSAR-Ship 和 OpenSARShip 数据集的分类，并超越了基于 CNN 的现有方法。

Jul, 2023

本文提出了一种使用确定性点过程的新的原则性批处理主动学习方法，以生成样本的多样性批次。我们还开发了可行的算法来近似 DPP 分布的模式，并提供了理论保证。我们在几个数据集上的实验表明了我们这种方法的价值。

Jun, 2019

本文研究使用贝叶斯神经网络进行主动学习，相较于集成技术更能有效地捕捉不确定性，拥有更好的模型效果，同时还揭示了集成技术的一些关键缺陷。

Apr, 2021

本文介绍了有监督学习中获取标记数据的高成本和获取大量未标记数据的轻松方法，以及通过自适应选择标记样本来获得高精度预测模型的主要问题设置和最近的研究趋势。重点介绍了选择从数据中进行标记的学习获取函数的研究、关于主动学习算法的理论工作和顺序数据获取的停止标准。介绍了材料开发和测量的应用示例。

Dec, 2020

本文介绍一种名为 Active Data Shapley 的批处理主动学习策略，通过使用线性时间计算从未标注的数据集中预先选择最高价值的点，以显着提高主动学习的效率，同时保持高性能。

Apr, 2021

本文研究了主题 “主动学习”，发现尽管在特定模型和特定领域中使用主动学习可能会带来好处，但在不同模型和任务之间泛化当前方法的好处不可靠，并且主动学习的认购数据与指导其获取的模型相结合，与使用独立同分布的（I.I.D）随机样本训练继任模型的方法相比并没有明显的优势，主动学习的局限性是否值得现实中的应用，值得深思。

Jul, 2018