主要介绍了主动学习策略在解决二分类问题中的应用，提出了一种基于偏移正态分布采样函数的方法，通过限制噪声和正类标签选择，提高了 20% 到 32% 的成本效率。

Mar, 2024

本研究描述了一个可扩展的主动学习系统，旨在改善在自动驾驶中监督学习的数据效率，主要围绕深度神经网络、有监督学习、主动学习、自动驾驶和数据效率展开，同时探讨了一些挑战及其解决方法，并简要描述了未来发展方向。

Apr, 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

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。

May, 2022

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

本研究提出了一种主动学习方法，并通过限制注释费用来确定适当的样本粒度进行主动选择，结果表明基于超点的样本选择比点级和实例级选择使用有限预算更有效，并进一步利用本地一致性约束来提高超点选择方法的性能，在 ShapeNet 和 S3DIS 两个基准数据集上评估了我们的方法，结果表明主动学习是解决语义点云分割中高注释成本的有效策略。

Jan, 2021

本文介绍了一种新的样本效率模型评估框架 —— 主动测试，通过精心选择要标记的测试点，以充分利用样本，解决了现有文献大都忽略了标记测试数据的成本，从而导致模型评估与实际应用的脱节的问题，在理论上建立了基于目标的获取策略并做了进一步的改进，以消除引入的偏差并在相同时间内降低估计方差。

Mar, 2021

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

本研究针对减少标注工作的两种范式：主动学习和自学习，研究它们能否相互受益。在对象识别数据集（包括 CIFAR10、CIFAR100 和 Tiny ImageNet）上的实验证明：对于低的标注预算，主动学习对自学习没有帮助。当标注预算很高时，主动学习和自学习的组合是有益的。

Aug, 2021