主动学习注释策略

1/1主动学习注释策略第一部分主动学习的基础原理 2第二部分不同主动学习策略的比较 4第三部分噪声标注在主动学习中的影响 6第四部分主动学习在特定任务中的应用 9第五部分主动学习与半监督学习的对比 12第六部分主动学习框架的构建 15第七部分数据分布对主动学习性能的影响 17第八部分主动学习策略的优化与改进 20

第一部分主动学习的基础原理关键词关键要点主动学习注释策略的基础原理

主题名称：注释成本和标注质量

1.主动学习试图通过选择最相关的样本来最大限度地提高注释效率，从而降低注释成本。

2.主动学习算法考虑标注质量，选择具有代表性或引发歧义的样本，从而改善模型性能。

3.注释者经验和知识水平会影响标注质量，主动学习算法可以根据注释者的反馈动态调整选择策略。

主题名称：不确定性采样

主动学习的基础原理

主动学习是一种机器学习范例，其核心思想是通过主动选择要标记的数据来提高模型性能。与传统机器学习方法不同，主动学习不会使用预先定义的标记数据进行训练。相反，它采用迭代过程，其中模型根据其当前知识选择最具信息量的数据进行标记。

如何选择要标记的数据

主动学习算法使用各种策略来确定要标记的数据。其中最常见的方法包括：

*不确定性采样：选择模型对预测最不确定的数据。

*信息增益：选择标记后可以提供模型最大信息增益的数据。

*代表性采样：选择代表训练数据多种多样的数据。

*查询难题：选择模型在过去标记数据上表现不佳的数据。

不确定性采样的优势

不确定性采样是主动学习中最广泛使用的策略。它基于这样的假设：模型对预测不确定的数据可能是最具信息量的，因为它们位于决策边界附近。通过标记这些数据，模型可以获得对决策边界更清晰的理解，从而提高其预测性能。

信息增益的局限性

虽然信息增益可以有效地识别有价值的信息数据，但它也可能导致过拟合。这是因为信息增益倾向于选择与现有标记数据相似的实例，从而限制模型学习新模式的能力。因此，在使用信息增益时应谨慎。

实验评估

主动学习已被广泛研究，许多研究表明其在各种机器学习任务中都可以提高模型性能。例如，一项研究发现，使用主动学习，图像分类模型的准确率提高了10%。另一项研究表明，在自然语言处理任务中，主动学习可以将所需的标记数据量减少50%。

主动学习的优点

*提高模型性能：主动学习通过选择最具信息量的实例进行标记，从而提高模型的预测性能。

*减少标记成本：通过仅标记最具信息量的实例，主动学习可以大幅减少标记数据所需的成本和时间。

*提高模型的可解释性：主动学习有助于识别对于模型预测至关重要的特性，从而提高模型的可解释性。

主动学习的缺点

*需要启发式选择：主动学习算法依赖于启发式选择策略，这些策略可能会受到特定数据集和任务的影响。

*计算成本：主动学习算法通常比传统机器学习方法计算成本更高，因为它们需要在每次迭代中计算数据的价值。

结论

主动学习是一种强大的技术，它通过主动选择要标记的数据来提高模型性能。它可以在广泛的机器学习任务中提高准确性，减少标记成本，并提高模型的可解释性。第二部分不同主动学习策略的比较关键词关键要点【主动学习策略的比较】

【1.选择查询策略】

1.不确定性采样：选择具有最高不确定性的实例，例如熵或信息增益。

2.基于查询的主动学习：通过优化目标函数来选择实例，例如基于期望梯度的优化或贝叶斯优化。

3.代表性采样：选择代表数据集不同区域的实例，以确保模型更全面地学习数据分布。

【2.模型训练策略】

主动学习注释策略的比较

1.采样策略

不确定性采样

*最不确定性采样（LeastConfidence/UncertaintySampling）：选择置信度最低的样本。

*最大熵采样（MaximumEntropySampling）：选择熵值最大的样本。

*查询熵（Query-by-Committee）：基于多个模型的预测的不一致性，选择不确定的样本。

多样性采样

*多样性采样（DiversitySampling）：选择在特征空间或预测差异上与当前已标记样本不同的样本。

*覆盖率采样：选择覆盖不同类或概念的样本。

2.查询函数

KL散度

度量样本分布和模型预测分布之间的差异，更高的KL散度表示更高的不确定性。

熵

度量预测分布的混乱程度，熵值大的样本表示模型预测的不确定性。

交叉熵

度量实际标签和模型预测分布之间的差异，交叉熵高的样本表示模型预测的错误较大。

3.策略评估

主动学习策略的评估指标包括：

*标注成本：注释新样本所需的费用或时间。

*模型性能：主动学习策略训练模型的最终准确度或F1分数。

*标注效率：用最少的注释样本达到目标性能所需的注释样本数量。

*鲁棒性：策略在不同数据集或模型设置下的泛化能力。

4.不同策略的优缺点

不确定性采样

*优点：通常在初始注释阶段表现良好，高效地识别高不确定性样本。

*缺点：可能在少数样本中陷入局部最优，忽略了样本之间的依赖关系。

多样性采样

*优点：探索特征空间，防止过拟合，提高模型鲁棒性。

*缺点：可能忽略样本之间的不确定性，降低注释效率。

KL散度

*优点：对不确定性和样本分布变化敏感，在处理复杂数据集时表现良好。

*缺点：计算成本高，尤其是对于大数据集。

熵

*优点：快速计算，对不确定性程度敏感。

*缺点：可能在样本分布均匀时表现不佳。

交叉熵

*优点：直接反映模型预测错误，在多类别任务中表现良好。

*缺点：对样本分布和模型性能敏感。

最佳策略选择

最佳主动学习策略的选择取决于具体的数据集、模型类型和目标。通过实验比较或使用组合策略，可以在不同的情况下优化注释效率和模型性能。第三部分噪声标注在主动学习中的影响关键词关键要点噪声标注在主动学习中的影响

主题名称：噪声标注的类型

1.随机噪声：将标签随机分配给数据点，引入来自分布的无意义信息。

2.错误标注：由人类标注者或自动算法产生的明显错误标签，可能基于不准确的规则或认知偏差。

3.不一致标注：来自多个标注者或算法的不同标签，反映不同的意见或解释。

主题名称：噪声标注对主动学习的影响

噪声标注在主动学习中的影响

主动学习背景

主动学习是一种机器学习范式，它通过主动查询信息丰富的示例来选择要标注的数据，从而提高模型性能。这种方法与常规的被动学习不同，被动学习在其中随机选择数据点进行标注。

噪声标注的影响

噪声标注是在标注过程中引入的错误或不准确性。这些错误可能是由于标注者疏忽、歧义或其他因素造成的。噪声标注的存在会对主动学习产生负面影响，具体表现如下：

1.降低模型准确性

噪声标注会误导学习算法，导致模型做出错误的预测。例如，如果一个图像被错误地标注为“猫”，则学习算法可能会推断出该图像中存在一只猫，即使实际上没有。

2.浪费查询预算

主动学习的主要目标之一是最大化查询预算，该预算决定了可以标注多少数据点。噪声标注会浪费查询预算，因为它会导致模型查询无关紧要甚至有害的数据点。

3.增加对标注质量的依赖性

主动学习对标注质量高度依赖。噪声标注的存在会放大这种依赖性，迫使标注者更加准确和一致。

噪声标注的解决方案

为了减轻噪声标注的影响，可以采取以下策略：

1.数据清洗

可以通过使用数据清洗技术来检测和删除噪声标注。这涉及应用过滤规则、检查数据一致性并利用统计方法识别异常值。

2.众包标注

众包标注涉及让多个标注者对同一数据点进行标注。通过比较不同标注者的响应，可以识别和排除噪声标注。

3.迁移学习

迁移学习可以利用已标注数据集中的知识来减少噪声标注的影响。通过将已知干净的数据与噪声数据相结合，学习算法可以学到更鲁棒的特征，从而降低噪声标注的负面影响。

4.主动学习算法

某些主动学习算法可以处理噪声标注。这些算法设计为对错误或不准确的标注具有鲁棒性，并且可以动态调整查询策略以避免噪声数据。

结论

噪声标注的存在会对主动学习产生负面影响，导致模型准确性降低、查询预算浪费以及对标注质量的依赖性增加。然而，可以通过数据清洗、众包标注、迁移学习和专门的主动学习算法等策略来减轻这些影响。理解噪声标注的影响对于设计和实施有效的主动学习系统至关重要。第四部分主动学习在特定任务中的应用关键词关键要点主题名称：自然语言处理

1.主动学习策略在自然语言处理任务中得到了广泛应用，例如文本分类、命名实体识别和机器翻译。

2.主动学习算法通过最大化查询信息增益或不确定性来选择要标注的样本，这可以显着提高注释效率。

3.对于自然语言处理任务来说，不确定性采样是最常用的主动学习策略，因为它简单有效。

主题名称：计算机视觉

主动学习在特定任务中的应用

自然语言处理(NLP)

*关系抽取：主动学习可识别需要人工标注的样本来提高关系抽取模型的精度，从而降低标注成本。

*文本分类：在文本分类任务中，主动学习通过选择最具信息性的示例进行标注，从而提升模型性能。

*机器翻译：主动学习可识别需要人工翻译的源文本句子，以增强机器翻译模型的质量。

*摘要生成：主动学习可选择最具代表性的句子进行标注，从而提高摘要生成模型的摘要质量。

计算机视觉(CV)

*目标检测：主动学习可识别需要额外标注的困难图像，以提升目标检测模型的准确性。

*图像分割：主动学习可识别需要精确分割的复杂图像区域，以增强图像分割模型的性能。

*人脸识别：主动学习可选择需要额外标注的人脸图像，以提高人脸识别模型的识别率。

*医疗影像分析：主动学习可识别需要人工标注的医疗图像，以提高医学影像分析模型的诊断准确性。

语音识别(ASR)

*语音转录：主动学习可识别需要人工转录的困难音频片段，以提升语音转录模型的精度。

*说话人识别：主动学习可选择需要额外标注的说话人语音样本，以增强说话人识别模型的识别率。

*口语理解：主动学习可识别需要人工标注的对话或语音交互片段，以提高口语理解模型的性能。

推荐系统

*个性化推荐：主动学习可识别需要用户反馈的物品，以定制个性化的推荐系统。

*协同过滤：主动学习可选择需要额外协同过滤标注的物品，以增强推荐系统的精准度。

*内容推荐：主动学习可识别需要用户标注的内容，以提高内容推荐系统的相关性。

其他应用

*异常检测：主动学习可识别需要额外标注的异常事件或数据点，以提高异常检测模型的检测能力。

*时间序列预测：主动学习可选择需要额外标注的时间点，以增强时间序列预测模型的预测精度。

*药物发现：主动学习可识别需要进一步实验或研究的分子或化合物，以加快药物发现过程。

具体示例

主动学习在关系抽取中的应用：

StanfordUniversity的研究人员使用主动学习方法对OntoNotes语料库中的关系进行了抽取。他们发现，主动学习方法比随机抽样更有效，可以大幅减少标注成本。

主动学习在目标检测中的应用：

MassachusettsInstituteofTechnology(MIT)的研究人员使用主动学习方法对COCO数据集中的目标进行了检测。他们发现，主动学习方法能够显着提高目标检测模型的精度，同时减少标注成本。

主动学习在语音转录中的应用：

CarnegieMellonUniversity(CMU)的研究人员使用主动学习方法对Switchboard语音数据集进行了转录。他们发现，主动学习方法能够有效识别需要人工转录的困难音频片段，从而提高语音转录模型的精度。

主动学习在个性化推荐中的应用：

Amazon的研究人员使用主动学习方法来定制个性化的推荐系统。他们发现，主动学习方法能够有效识别需要用户反馈的物品，从而提高推荐系统的准确性和相关性。

主动学习在异常检测中的应用：

GeorgiaInstituteofTechnology的研究人员使用主动学习方法对工业传感器数据进行了异常检测。他们发现，主动学习方法能够有效识别需要额外标注的异常事件，从而提高异常检测模型的检测能力。第五部分主动学习与半监督学习的对比主动学习与半监督学习的对比

引言

主动学习和半监督学习是机器学习领域中的两种流行技术，它们都利用标记和未标记数据来训练模型。然而，这两种技术在方法、目标和适用性方面存在显着差异。

方法

*主动学习：主动学习是一种监督学习方法，它通过主动从数据集选择未标记的实例进行标记来训练模型。它使用查询策略来确定最具信息性的实例进行标记，从而最大化学习效率。

*半监督学习：半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的技术。它利用标记和未标记的数据来训练模型。通过利用未标记数据的结构和分布信息，半监督学习可以提高模型性能。

目标

*主动学习：主动学习的目标是通过最少的标记努力获得最佳模型性能。它专注于选择最能为模型添加价值的实例进行标记。

*半监督学习：半监督学习的目标是利用标记和未标记数据来提高模型性能。它利用未标记数据的统计信息来正则化模型，从而降低过拟合风险。

适用性

*主动学习：主动学习适用于数据有限或标记成本较高的场景。它对于需要高模型性能的任务特别有用，例如文本分类和图像识别。

*半监督学习：半监督学习适用于标记和未标记数据都大量存在的情况。它对于处理具有复杂分布或具有大量特征的数据的任务特别有用，例如降维和聚类。

优点

*主动学习：

*效率高：通过仅标记最具信息性的实例，主动学习可以节省标记成本。

*性能提升：通过选择最具价值的实例进行标记，主动学习可以提高模型性能。

*可解释性：主动学习提供对模型学习过程的深刻理解，因为它揭示了哪些实例最能影响模型的预测。

*半监督学习：

*数据效率：半监督学习利用未标记数据来增强模型性能，从而减少对标记数据的需求。

*鲁棒性：半监督学习对于标记数据的噪声和不平衡性更具鲁棒性，因为它利用未标记数据的结构信息。

*可扩展性：半监督学习易于扩展到大型数据集，因为它不需要手动标记大量实例。

缺点

*主动学习：

*标记成本：虽然主动学习可以节省标记成本，但它仍然需要人力对实例进行标记，这可能会很昂贵。

*查询策略：主动学习的性能取决于查询策略，选择一个有效的查询策略可能具有挑战性。

*半监督学习：

*过拟合风险：半监督学习可能容易过拟合于未标记数据中的噪声或偏差。

*标记噪声敏感性：半监督学习对标记数据的噪声敏感，因为它可能会导致模型学习错误模式。

*未标记数据质量：半监督学习的性能很大程度上取决于未标记数据的质量和分布。

结论

主动学习和半监督学习是提高机器学习模型性能的有价值的技术。主动学习通过选择最具信息性的实例进行标记来节省标记成本并提高模型性能，而半监督学习通过利用标记和未标记数据来增强模型性能并提高数据效率。对于数据有限或标记成本较高的任务，主动学习是一个很好的选择，而对于标记和未标记数据都大量存在且需要高鲁棒性的任务，半监督学习是一个更好的选择。第六部分主动学习框架的构建主动学习框架的构建

主动学习是一种机器学习范式，它通过交互选择最具信息性的数据点进行注释，以有效地训练分类器。主动学习框架的构建涉及以下步骤：

1.数据集准备

*收集和预处理数据集，使其适合于主动学习。

*划分数据集为训练集和测试集。

*根据问题的复杂程度和可用的预算，确定初始标注的样本数量。

2.模型选择

*选择一个合适的分类器模型，例如决策树、支持向量机或神经网络。

*根据数据集的特征和任务类型来确定模型的超参数。

3.不确定性度量

*建立不确定性度量来评估每个未标记样本的预测置信度。

*常用的度量包括熵、信息增益和置信度差。

*根据不确定性度量对未标记样本进行排名。

4.采样策略

*定义采样策略以选择最具信息性的样本进行注释。

*常见的策略包括随机采样、不确定性采样（例如最小熵）和基于委员会的不确定性采样。

5.人工标注

*将选择的样本呈现给人工标注者进行标注。

*确保标注者拥有必要的领域知识和明确的标注指南。

6.模型更新

*使用标注的样本更新分类器模型。

*重新训练模型，并根据需要调整其超参数。

7.迭代过程

*重复步骤3-6，直到达到所需的性能水平或用尽预算。

*在每次迭代中，不确定性度量会更新，以反映模型对未标记样本的预测。

*采样策略可以根据模型的性能进行调整。

主动学习框架的优势

主动学习框架为传统机器学习方法提供了几个优势：

*提高注释效率：通过选择最具信息性的样本进行注释，主动学习可以显著减少所需的标注样本文本。

*更好的模型性能：主动学习可以训练出性能更好的分类器，因为它专注于学习最困难的样本。

*降低标注成本：通过减少标注样本文本，主动学习可以降低人工标注的成本。

*易于部署：主动学习框架易于部署和集成到现有的机器学习管道中。

主动学习框架的挑战

1.选择合适的不确定性度量：选择不确定性度量会影响主动学习的有效性，必须根据数据集和任务类型仔细考虑。

2.确定最佳采样策略：采样策略对主动学习的性能至关重要，并且可能会因不同的数据集和模型而异。

3.处理噪声标注：人工标注中可能存在噪声，这可能会影响主动学习的性能。

4.计算成本：主动学习框架通常比传统机器学习方法计算成本更高，因为它们需要多次重复训练模型。

5.标注者偏差：人工标注者可能会引入偏差，这可能会影响主动学习模型的性能。

结论

主动学习框架为高效和有效的机器学习提供了强大的工具。通过仔细考虑不确定性度量、采样策略和模型选择，可以构建有效的主动学习框架，以提高分类器性能、降低标注成本并加快机器学习开发过程。第七部分数据分布对主动学习性能的影响关键词关键要点数据分布对主动学习性能的影响

主题名称：数据多样性

1.数据的多样性程度影响主动学习的性能。多样性高的数据集允许算法探索更广泛的样本空间，从而提高注释效率。

2.算法可以通过使用不确定性采样等策略来优先选择表示数据集不同方面的数据点，从而利用数据的多样性。

主题名称：数据偏移

主动学习注释策略中数据分布的影响

引言

主动学习是一种机器学习范例，它通过选择最有价值的样本来有效地学习。在注释策略中，数据分布对主动学习性能产生重大影响。

数据分布的影响

1.类别不平衡

当数据集中的类别分布不平衡时，主动学习算法往往会偏向于标记较多的类别，而忽略较少的类别。这会导致模型对较少的类别预测不准确。

解决方法：

*重新采样技术：通过欠采样或过采样来平衡类别分布。

*成本敏感学习：为不同类别分配不同的成本，以强制算法关注较少的类别。

2.特征相关性

特征之间的相关性影响算法识别有效样本的能力。高度相关的特征可能导致算法标记具有相似特征，但不同标签的样例。

解决方法：

*特征选择：选择一组不相关的特征。

*特征变换：使用主成分分析等技术来降低特征相关性。

3.类别相似性

当不同类别之间的样例高度相似时，算法很难区分它们。这会导致模型对相似类别预测不佳。

解决方法：

*困难挖掘：主动选择与类别边界附近的样例。

*半主动学习：利用额外的启发式技术来识别难分类的样例。

4.噪声和异常值

噪声和异常值会导致算法标记不代表真实分布的样例。这可能会影响模型的泛化性能。

解决方法：

*数据预处理：使用数据清洗技术处理噪声和异常值。

*鲁棒主动学习：开发对噪声和异常值不敏感的算法。

5.数据流

当数据不断流入系统时，数据分布会随时间动态变化。这给主动学习策略带来了挑战，因为它们需要适应不断变化的环境。

解决方法：

*连续主动学习：在线学习算法，能够处理不断变化的数据流。

*迁移学习：利用其他数据集预训练模型，然后适应当前数据流。

数据分布的影响量化

为了量化数据分布对主动学习性能的影响，可以使用以下指标：

*分类准确度：衡量模型对新数据的预测性能。

*F1分数：调和平均精度和召回率的度量。

*AUC-ROC：接收方工作特征曲线下的面积，衡量模型对二元分类任务的准确性。

结论

数据分布在主动学习注释策略中起着至关重要的作用。了解数据分布的特征并采取适当的措施来解决分布问题对于优化主动学习性能至关重要。通过解决不平衡类别、特征相关性、类别相似性、噪声和异常值以及数据流的影响，可以显著提高主动学习模型的准确性和鲁棒性。第八部分主动学习策略的优化与改进关键词关键要点主动学习策略优化

1.利用对抗学习：通过引入对抗网络，增加数据分布的差异性，提高模型在未知数据上的鲁棒性。

2.基于不确定性的采样：开发自适应采样策略，根据模型的不确定性（如熵或方差）选择最具信息性的数据进行标注。

3.元学习算法：利用元学习技术，学习优化主动学习策略本身，以适应不同数据集和任务。

主动学习改进

1.多模态学习：整合图像、文本、音频等多种模态的数据，丰富模型的输入信息，提高标注效率。

2.生成模型应用：利用生成式对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）生成合成数据，用于扩充训练集并减少标注成本。

3.人机协作：设计半监督主动学习框架，让人类专家参与标注过程，指导模型学习并提高标注质量。主动学习策略的优化与改进

被动学习中的模型训练过程往往采用随机采样方法，而主动学习则引入查询机制，主动选择最具信息性的样本进行标注，以提高模型的学习效率。主动学习策略的优化和改进主要集中在以下几个方面：

#查询函数的优化

查询函数是主动学习的核心，它决定了模型选择样本的策略。常见的查询函数包括不确定性采样、信息增益采样和熵采样。优化查询函数可以提高模型对有价值样本的辨别能力，从而提升主动学习的效率。

不确定性采样

不确定性采样选择模型预测不确定的样本进行标注。衡量不确定性的指标包括熵、预测概率分布的方差和模型置信度。提高不确定性采样性能的方法包括：

*使用贝叶斯框架：通过后验概率分布估计模型的不确定性。

*使用集成模型：结合多个模型的预测结果，获得更加准确的不确定性估计。

*考虑数据分布：根据数据分布调整不确定性度量，以避免对异常样本的过度采样。

信息增益采样

信息增益采样选择那些标注后能最大化模型信息增益的样本。信息增益的计算公式如下：

```

IG(x)=H(y)-H(y|x)

```

其中，H(y)为标记类别的不确定性，H(y|x)为在给定样本x后标记类别的不确定性。提高信息增益采样性能的方法包括：

*采用多层次模型：使用具有不同复杂度的模型来估计H(y)和H(y|x)，以提高信息增益的准确性。

*使用局部信息增益：考虑样本的局部信息，通过计算样本周围区域的不确定性变化来估计信息增益。

*利用主动学习的元数据：将主动学习过程中的元数据（如标注历史、样本相似性）纳入信息增益的计算。

熵采样

熵采样选择具有最高熵的样本。熵的计算公式如下：

```

H(y|x)=-Σp(y|x)logp(y|x)

```

其中，p(y|x)为在给定样本x后标记类别的概率分布。提高熵采样性能的方法包括：

*使用多类别熵：对于多类别分类问题，使用Shannon熵或交叉熵来度量熵。

*考虑条件熵：计算在给定特定特征或条件下的熵，以更精细地选择样本。

*利用局部熵：与信息增益采样类似，考虑样本的局部熵，以避免过度采样极端样本。

#池选择策略的改进

主动学习中的池选择策略决定了在哪些样本池中选择查询样本。常见的池选择策略包括随机池、k近邻池和聚类池。改进池选择策略可以提高查询样本的多样性和代表性，从而增强模型的泛化能力和鲁棒性。

随机池

随机池从整个未标注样本集中随机选择查询样本。改进随机池性能的方法包括：

*分层随机采样：将样本按类别或特征分组，然后从每个组中随机采样，以确保样本多样性。

*加权随机采样：根据样本的重要性或不确定性对样本进行加权，以提高查询样本的质量。

k近邻池

k近邻池从模型预测距离最远的k个未标注样本中选择查询样本。提高k近邻池性能的方法包括：

*考虑局部密度：使用领域适应技术或核密度估计来考虑样本周围的局部密度信息。

*采用加权k近邻：根据样本之间的相似性和重要性对k近邻进行加权，以提高查询样本的多样性。

聚类池

聚类池将未标注样本聚类，然后从每个簇中选择查询样本。提高聚类池性能的方法包括：

*使用层次聚类：采用层次聚类算法生成不同粒度的聚类，以兼顾样本的多样性和代表性。

*利用聚类元数据：将聚类过程中的元数据（如聚类中心、簇内距离）纳入查询样本选择。

#采样策略的优化

采样策略决定了从查询样本中选择最终标注样本的数量和频率。常见的采样策略包括单次采样、批量采样和主动停止采样。优化采样策略可以平衡标注成本和模型学习效率之间的关系。

单次采样

单次采样每次从查询样本中选择单个样本进行标注。改进单次采样性能的方法包括：

*使用主动停止准则：当模型性能达到预设阈值时停止查询样本，以避免过度采样。

*考虑样本重要性：根据样本不确定性、信息增益或其他重要性指标，优先选择更有价值的样本。

批量采样

批量采样一次从查询样本中选择多个样本进行标注。改进批量采样性能的方法包括：

*优化批量大小：确定最佳的批量大小，以平衡查询样本