本研究旨在比较不同类型的主动学习算法与随机采样的收益差异。结果显示，在强正则化下，主动学习方法在各种实验条件下表现微弱或无优势。研究提出了评估主动学习算法的建议。

本文研究了基于不确定性的主动学习算法的收敛速度，通过线性分类器和线性可分数据集展示了基于损失采样和不同损失函数的收敛速度保证，推导了基于损失采样的收敛速度界限，并提出了一种结合了点采样和随机Polyak步长的主动学习算法，证明了其对平滑凸损失函数的收敛速度保证。