【摘 要】尽管主动学习是机器学习的重要支柱，但深度学习工具在其中应用并不普遍。在主动学习场景中使用深度学习会带来一些困难。首先，主动学习处理的对象是小数据，而深度学习的最新进展主要源于其对大量数据的依赖。其次，许多采集能力依赖于模型的不确定性估计，而在深度学习中很少表示模型的不确定性。本文基于深度​​学习的贝叶斯方法，以实用方式将贝叶斯深度学习的最新进展结合到了主动学习框架中。我们为高维数据开发了一个主动学习框架，这项任务在已有文献非常匮乏的情况下极具挑战性。利用贝叶斯卷积神经网络等专门模型，本文以图像数据为示例展示我们的主动学习技术，结果表明该技术能够显著改进现有主动学习方法。 【原 文】 Gal Y., Islam R., Ghahramani Z. (2016) Deep Bayesian Active Learning with Image Data. In: Bayesian Deep Learning workshop, NIPS 【阅后感】 本文对于那些尚不太清楚不确定性能做什么的人，是一个结合图像数据的很好案例。对于那些想提升主动学习效率的读者，也会有所帮助 ...