主动学习目的：

尽可能少的标注，获取尽可能好的训练结果

一般来说我们希望我们训练的模型能够对于natural distribution也就是说truly underlying distribution表现最好

   

对于数据集合的随机抽取标注能够做到这一点，但是对于主动学习比如上面的策略，我们会倾向选取靠近分类面的点，那么我们的训练集合的数据点就会集中在分类面两侧，也就是说随着我们主动学习策略不断迭代，我们选取的训练集合会离truly underlying distribution越来越远

   

我们真的需要对这样一个训练集合进行训练 optimize?

   

这就引出了Biased Sampling

   

The labeled points are not representative of the underlying distribution

   

   

提问： 这会是主动学习的本质带来的？主动学习是要选取choosing instance而不是随机选取instance

回答： 我们是要选取最有信息量的点，于此同时我们期望选取的训练集合能够在随机数据也就是truly underling distribution上表现最好，因此看上去这里有一些tradeoff或者说是conflict，因此我们这里就是要解决这个问题。

   

   

这里主动学习策略会误认为5%绿色是红色。。 但事实不是这样的

   

因此这里的主动学习算法不是consistant的

   

consistant的定义：

当你选取的点集趋近无穷的时候，对应的训练集合的训练出来的模型应该是趋近最优的

   

Even with infinitely many labels, converges to a classifier with 5%

error instead of the best achievable, 2.5%. Not consistent!

   

   

Adaptive query能否解决这个问题？

   

There are two distinct narratives for explaining how adaptive

querying can help.

Case I: Exploiting (cluster) structure in data

Case II: Efficient search through hypothesis space

   

Case I: Exploiting (cluster) structure in data

   

这里的问题是定义不清晰，聚类本身存在粒度问题，5个cluster，6个，7个。。。？

另外每个cluster内部的label可能是不一致的