主动学习和半监督学习的多项算法

资 源 简 介

主动学习和半监督学习的多项算法

详 情 说 明

### 主动学习与半监督学习的融合

在现代机器学习领域，主动学习（Active Learning） 和 半监督学习（Semi-Supervised Learning） 是两种常用于减少数据标注成本、提升模型性能的技术。将二者结合，可以更高效地利用有限标注数据和海量未标注数据，从而优化模型训练过程。

#### 主动学习的核心思路

主动学习通过让模型主动选择最具“信息量”的样本进行标注，而非随机标注，从而减少人工标注的负担。常见的策略包括：

不确定性采样：选择模型最不确定的样本（如分类概率接近0.5的点）。 查询策略优化：采用多样性采样或委员会投票（Query-by-Committee）等方法提升选择效率。 迭代优化：在每一轮训练后，模型动态调整标注需求，逐步提升性能。

#### 半监督学习的优势

半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据，通过以下方式改善模型泛化能力：

自训练（Self-training）：模型对高置信度的未标注数据进行伪标注，再重新训练。 一致性正则化：如 Mean Teacher 或 FixMatch，鼓励模型对数据增强后的样本保持预测一致。 图模型方法：利用数据间的相似性构建图结构，传播标签信息。

#### 结合策略的价值

将主动学习的高效标注选择与半监督学习的未标注数据利用相结合，可以实现：

更高效的标注成本控制：主动学习优化标注样本，半监督学习最大化利用已有数据。 模型稳定性提升：半监督方法的正则化能减少主动学习中的采样偏差问题。 小样本学习增强：在医疗、工业检测等领域，能显著降低对大规模标注数据的需求。

这类方法的应用正逐渐扩展至自然语言处理、计算机视觉及推荐系统等方向，为数据稀缺场景提供了可行的解决方案。