该研究提出了一种针对深度神经网络的主动学习技术，使用一个单独的网络对样本进行评分选择，提高模型对错标记的容忍度，同时通过自监督和多任务学习等方法缓解数据不足的问题。

Oct, 2020

该研究旨在评估目前基于最新学习方法下的图像分类的主动学习策略的有效性，并且在更实际的情况下验证了选择语义分割的方法，其提出了一种更合适的评估协议。

Dec, 2019

本文提出了一种使用网络上未标注的数据作为用于 Pool-based active learning 的数据池的方法，并使用 Seafaring 算法检索信息，证明此方法比使用少量未标注池的现有方法表现更好。

Oct, 2022

提出了一种能够在只有单类样本和无标签数据的情况下运作的主动学习算法，该方法通过分别估计正样本和未标记点的概率密度，计算信息性的期望值以获取更好的信息性度量。与其他类似方法相比，实验和经验分析结果表现出有前途的结果。

Feb, 2016

通过对多种数据源进行实验，本文显示了四种常见主动学习策略在自然语言推理任务上往往比随机选择无效，因为不确定性策略会获取到集体离群值，即难以学习的实例，这些实例会阻碍学习和泛化。然而，当弃置集体离群值后，策略的有效性得以恢复并且明显优于随机选择。同时，本文发现不同数据源之间的离群值具有不同形式，在不同难度级别的测试数据中不同策略的表现存在差异。

Feb, 2023

通过一种新颖的算法 DIRECT，该论文提出了解决机器学习中不平衡问题的有效技术，通过收集更平衡和信息丰富的标记示例来进行注释，相较于现有算法，该算法节省了超过 15% 的注释预算。

Dec, 2023

该研究提出了在主动学习的过程中既利用有标签的数据，也利用无标签的数据进行模型训练的方法，并使用了无监督特征学习和半监督学习的技术，研究表明使用无标签数据进行模型训练在图像分类任务中可以带来比不同获取策略更高的准确度，因此可以得到更小的标签预算。

Nov, 2019

本研究结合活性学习和增量学习的方法，提出一种基于不确定度的适用于大多数对象检测器的主动学习度量标准，并探讨在样本选择过程中如何解决类别不平衡问题，通过系统评估在 PASCAL VOC 2012 数据集上，实现对新未标注数据集的持续探索。

Sep, 2018

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

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