物理学中的主动学习：从基础到进展和观点

Jul, 2023

物理学中的主动学习：从基础到进展和观点

Active Learning in Physics: From 101, to Progress, and Perspective

Yongcheng Ding, José D. Martín-Guerrero, Yolanda Vives-Gilabert, Xi Chen

TL;DR主动学习是一种在人工智能时代之前就存在的机器学习算法家族，与传统方法相比，利用未标记的样本通过专家的标注来优先选择最具信息量的样本，从而提高模型性能。本文介绍了主动学习的理论，涵盖不同领域的最新进展，并探讨了主动学习与量子机器学习的潜力。

Abstract

active learning (AL) is a family of machine learning (ML) algorithms that predates the current era of artificial intelligence. Unlike trad

active learning machine learning artificial intelligence quantum ml model performance

发现论文，激发创造

可编程光量子处理器上的主动学习

通过实现两个基于主动学习（Active Learning, AL）策略的变分量子分类器，我们证明了在量子机器学习中引入主动学习能够极大地节约标注和计算成本，并为大规模量子机器学习中进一步使用主动学习策略提供了启示。

Aug, 2022

部署主动学习的实际障碍

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

使用神经网络实现鲁棒性和可重现的主动学习

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

通过深度强化学习元学习可转移的主动学习策略

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

关于模拟主动学习的限制

通过模拟现有标记的数据集作为未标记的数据池，探索了主动学习算法的评估与验证过程中存在的挑战及被忽略的因素对研究结果的影响，提出在实际数据中测试的方法可能提供更加真实的算法效果下限，同时呼吁定义主动学习最佳实践。

May, 2023

自然语言生成的主动学习

本文是第一次系统地研究了主动学习在文本生成方面的应用，研究表明现有的主动学习策略在文本生成场景下效果不佳，无法持续超越随机示例选择的基准线。

May, 2023

面向可计算的深度主动学习

该研究介绍了两种用于文本分类和标记任务的技术，可以显著减少深度学习中主动学习繁重的计算资源需求，通过伪标签和蒸馏模型实现更高性能的模型训练。