主动学习是一种通过主动选择最有价值的样本进行标注的机器学习或人工智能方法。其目的是使用尽可能少的、高质量的样本标注使模型达到尽可能好的性能。也就是说,主动学习方法能够提高样本及标注的增益,在有限标注预算的前提下,最大化模型的性能,是一种从样本的角度,提高数据效率的方案,因而被应用在标注成本高、标注难度大等任务中,例如医疗图像、无人驾驶、异常检测、基于互联网大数据的相关问题。

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