数据增强和主动学习通过结合增强数据质量和降低标注成本的技术进行交互。 数据增强通过创建现有样本的变体（例如，旋转图像或释义文本）来人为地扩展训练数据集。 主动学习通过迭代地选择信息量最大的未标记示例以供人工标注来减少标注工作量。 当一起使用时，增强可以放大主动选择的样本的价值，而主动学习确保增强的数据与模型当前的学习需求相符。 例如，在主动学习步骤识别出不确定或模棱两可的样本后，将增强应用于这些特定示例可以生成更多样化的训练实例，从而解决模型的弱点。
一个实际的例子是图像分类。 假设一个主动学习系统选择模型预测不确定的图像（例如，模糊的动物照片）。 通过旋转、裁剪或亮度调整来增强这些图像，可以创建新的训练示例，从而增强模型处理这些具有挑战性的案例的变体的能力。 类似地，在情感分析等文本任务中，主动学习可能会优先考虑模棱两可的评论（例如，讽刺性评论），而同义词替换或句子改组等增强技术可以生成其他细微的示例。 这种方法减少了手动标记全新数据的需求，同时提高了泛化能力。
但是，整合这两种方法需要仔细实施。 在主动学习查询之前增强数据可能会扭曲样本选择过程——例如，合成示例可能无法反映未标记数据的真实分布。 开发人员应在选择样本后应用增强，以避免扭曲主动学习策略。 此外，过度增强可能会引入噪声，从而降低性能。 平衡每个主动批次的增强样本数量并验证它们对模型准确性的影响至关重要。 总的来说，结合这些技术可以产生高效、强大的模型，但它们的交互取决于特定于任务的调整以及与主动学习循环工作流程的对齐。