Изменения

Формула выше может быть интерпретирована как матожидание уверенности нового классификатора (учитывающего метку объекта $x$) на оставшемся неразмеченном множестве. Существует мнение, что этот метод более устойчив, чем предыдущие, поскольку он не склонен подавать на вход оракулу шумы, и явно увеличивает уверенность классификатора.

У рассмотренных выше стратегий сэмплирование есть недостатки: в пространстве $X$ могут оставаться неисследованные области, вследствие чего снижается качество и увеличивается время обучения. Эвристикой, позволяющей решить эту проблему, является выбор случайных объектов, комбинированный с детерминированным выбором по степени информативности.