数据不足时如何学习（下）：主动学习

面对标注数据有限的有监督任务，主动学习在固定标注预算 B 下从无标注数据集中挑选最有价值的样本交给人工标注，以最大化模型性能提升。文章梳理了不确定性采样（最小置信度、margin、熵）、Query-By-Committee 以及多样性采样等采样策略，并区分了数据噪声带来的偶然不确定性与模型参数导致的可认知不确定性。