项目价值：1、对于有监督学习，降低人工标注成本；2、提升模型性能：想比较随机标注，主动学习选择的样本通常位于模型的决策边界附近，或者是模型难以区分的样本。标注这些样本能为模型提供更多关于如何划分不同类别的信息，从而更快地提升模型的准确率和泛化能力；3、加速模型收敛：由于标注的样本信息量更足，模型能够更快地学习到数据中的关键模式，从而加速收敛过程；4、解决类别不平衡问题：某些查询策略可以间接或直接地帮助识别和标注稀有类别的样本，从而改善模型在类别不平衡数据上的表现；声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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