主动学习

主动学习是非常有用的模型迭代的策略和思想，具体概念大家可以自行搜索。这里主要介绍下主动学习关注的两个非常重要的点：

• 数据的多样性，即数据集要尽量覆盖不同类型的数据。
• 模型结果的不确定性，不确定即指模型对于给出的结果是不确定的，这里最直观的体现就是模型输出的概率，当模型输出一个结果，但相应的概率却较低的时候，就表明我们的模型对这一类case的学习泛化能力还不够。也是我们在模型迭代中要重点关注的对象。

基于如上两个原则，主动学习能够很好的帮助我们了解数据，了解模型，从而指导我们调整数据分布，调整模型，完成模型的迭代。