Cost

2016年的文章，总的来说其实亮点不多，但是有一个主动学习和无监督结合的一个方法挺引人注意的，放到现在可能有些过时。

简单放一下ppt，文献过于简单，不需要太多的笔记

这里强调的一个创新点是不光把置信度低的样本用上，连着置信度高的也用上了

简单的交叉熵实现已标记样本的对n的一个训练

低置信度，有点简单粗暴了

j1j2是最有可能的两种所属分类，如果比较相近，msi对应就比较低，那么就认定是这个样本处于两个类的边界上

取一个所有类的期望

Cost