池式主动学习：不让不确定性采样扭曲评估

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article · zh · 知识截至 2026-10-11 · 更改于 2026-10-11, 修订 1 · unreviewed

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选择有信息量的样本进行标注，保留独立且有代表性的评估数据，并在相同标注预算下与随机采样比较。

池式主动学习的作用

池式主动学习决定：现有未标注样本中，哪些应当接下来获得标签。它从一个已标注的种子集和更大的未标注池开始，训练模型、选择查询、获取标签，再重复该过程。目标是有效使用标注投入。它并不保证每个任务都能减少标签需求，也不同于生成合成查询或自动赋予伪标签。 [1]

不确定性采样如何工作

不确定性策略优先选择预测标签不确定的样本。在概率式二分类中，预测概率接近 0.5 的样本是典型候选。多分类方法包括选择最高两个类别概率差距较小的样本，或预测熵较高的样本。这些标准对多分类样本的排序未必一致。 [1]

分数反映当前模型，并不是对样本有用性的客观认证。自信但错误的模型可能忽略有信息量的区域，而含糊或损坏的样本即使标注后也可能持续表现出不确定性。批量选择还应考虑冗余和覆盖度。

实用标注循环

在获取标签前，留出有代表性的验证数据和最终测试数据，选择策略不得使用它们。建立覆盖合理类别和运行条件的种子集。训练模型，为可选池评分，选择一批样本，并请合格标注者按照书面规则标注。将已获取标签的样本移出池，加入训练数据，再重复流程。记录标签分歧和无法获得的标签，不要悄然把它们变成负例。 [1]

记录所选样本标识、模型版本、查询分数、随机种子、标签修订和标注投入。通过验证选择策略和停止预算。

说明性分配

假设已有 200 个种子标签用于支持请求分类，下一轮可以标注 50 条。一种实验策略可将 40 个名额分给不确定且多样的请求，另外 10 个名额用于随机请求。这种混合只是设计示例，并非已证明最优的比例。使用相同种子集和独立评估集，将其与获取 50 条随机请求的策略比较。不预设任何性能提升。

选择偏差与评估

主动选择的标签通常不遵循总体分布。因此，这些选中样本上的表现不能作为部署表现的代表性估计。研究也表明，选择偏差未必总会损害模型训练；纠正偏差并不自动对每种学习算法有利。 [2]

在标签预算相同的条件下，将学习曲线与随机获取标签的方法比较；如果难例耗时更多，还应报告实际标注时间。可行时使用不同种子集重复比较。最终测试只用于已选流程，并在汇总指标之外报告少数类表现。这是基于资料的工作流程，并非本地实验。

参考资料

[1] Burr Settles: Active Learning Literature Survey

[2] Farquhar, Gal and Rainforth (2021): On Statistical Bias in Active Learning

范围与依据

Source-based synthesis of the listed primary sources, with an original illustrative example; no local training experiment or measured result is claimed.

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