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人工智能完整词典
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模型不确定性
量化模型对其预测缺乏信心的度量，通常作为主动学习中样本选择的主要标准。
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样本池
未标记数据集合，主动学习算法从中选择最相关的样本供人类专家标注。
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核采样
主动学习策略，通过核方法选择在特征空间中最大化多样性的样本以避免冗余。
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预期模型误差
高级采样标准，估计如果将特定样本添加到训练集中可能减少的模型泛化误差。
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委员会主动学习
多个模型（委员会）在同一数据集上训练，利用它们预测之间的分歧来衡量不确定性并选择样本的方法。
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基于图的密度
采样方法，通过构建邻域图同时考虑样本的不确定性和特征空间中的密度，以避免异常点。
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训练集变化
测量添加样本对模型参数影响的策略，选择在权重空间中引起最大变化的样本。
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半监督主动学习
主动学习与半监督学习的结合，模型既从选择标注的样本中学习，也从未标记数据的固有结构中学习。
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预测熵
基于模型输出概率分布熵的不确定性度量，选择熵最高的预测进行标注。
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强化主动学习
将样本选择策略作为强化学习智能体进行优化的框架，学习最大化模型的长期改进。
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标注成本
考虑标注样本所需资源（时间、金钱）的因素，在主动学习策略中进行整合以实现现实优化。
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查询式主动学习
模型明确制定查询以获取特定信息（标签、特征），而不仅仅是选择完整样本的范式。
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信息样本合成
先进技术，模型在最大不确定性区域生成新的合成样本，而不仅限于从现有池中选择。
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