深度学习和主动学习在机器学习领域有着重要的应用。它们以其优良的特性吸引了大量的研究者。具体来说，DL在各种具有挑战性的任务中取得了前所未有的突破，但这在很大程度上是由于大量带注释数据集的公开。因此，在一些需要丰富知识的专业领域中，由于样本标注的成本较高，使得DL受到限制。另一方面，从理论上讲，有效的al算法可以实现标注效率的指数加速。这种巨大的标签成本节约潜力令人着迷。另外，经典的al算法很难处理高维数据。因此，这种明显的互补优势使得DL和Al-DAL的结合备受研究者的期待。深度主动学习在图像识别、目标检测等领域有着广泛的应用。虽然相关工作已经相当丰富，但深度主动学习仍然缺乏一个统一的分类框架。为了填补这一空白，本文将对现有的深度主动学习相关工作进行全面综述，并提供形式化的分类方法。接下来，我们将首先简要回顾深度学习和主动学习在各自领域的发展现状。在第三节中，分析了数字图书馆与数字图书馆相结合的必要性和面临的挑战。

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