类分布不匹配下CCAL主动学习的对比编码策略

类分布不匹配下的对比编码主动学习（Class Imbalance Active Learning with Contrastive Coding, CCAL）是一项旨在解决深度学习中面临的重要问题的研究。传统主动学习（AL）假设标记数据和未标记数据来自相同的类分布，但在现实场景中，如互联网图像抓取、医学诊断或遥感图像注解中，这种假设往往不成立，因为未标记数据可能包含标记数据类别之外的样本，导致类分布不匹配。 CCAL框架的核心在于它不仅关注选择具有丰富信息的样本进行标注，而是利用对比编码技术来提取样本的语义和显著特征。该方法通过对样本间的对比学习，找出未标记数据中最能代表不同类别、并与现有标记数据匹配的样本，从而制定有效的查询策略。这一策略使得CCAL能够在类分布不匹配的情况下，更高效地利用有限的标注资源。 理论层面，研究者证明了CCAL在处理类分布不匹配时的主动学习误差具有一套严格的上界，这为算法的性能提供了理论保障。实验部分，CCAL在CIFAR-10、CIFAR-100等公开数据集以及自定义的跨领域数据集上进行了评估，结果显示其在较低的标注成本下表现出最先进的性能，显著优于其他传统AL方法。 值得注意的是，CCAL是针对类分布不匹配问题的第一个有效尝试，这填补了现有AL研究的一个空白。它的出现对于降低深度学习对大量标注数据的依赖，提高数据效率，具有重要的实践价值。CCAL通过创新的对比编码技术和适应性查询策略，为在类分布不匹配的环境下进行主动学习提供了一个有力的工具。