主动学习能否纠正稀有类初始集偏差：AG News 与仇恨言论实验
原文标题：Active Learning for Finding a Needle in a Haystack
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研究在约 1% 稀有类占比下，比较随机采样与八种主动学习策略，考察其能否弥补初始标注集对目标类子群的覆盖偏差。AG News 上几乎所有策略都能找回被遗漏子群，但在 Measuring Hate Speech 上，基于不确定性的策略反而不如随机采样，判别式主动学习可找回 55% 且 F1 无明显损失。
- 问题
- 稀有类初始标注集存在子群覆盖偏差，主动学习能否纠正。
- 方法
- 在约1%稀有类占比下，从覆盖或遗漏已知子群的初始集出发，对比随机采样与八种主动学习策略，并测量遗漏子群召回率与F1。
- 结果
- AG News 上几乎所有策略都能找回遗漏子群；Measuring Hate Speech 上不确定性策略不如随机采样，判别式主动学习找回55%遗漏子群且F1无明显损失。
- 影响
- 做稀有类检测时别默认主动学习优于随机采样，需按数据集验证策略，且聚合指标会掩盖子群差异。
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