一.摘要（Abstract）
1. 动机（Motivation）
用于深度网络的多数主动学习方法要么太具有特性（该AL方法是为该目标任务而具体设计的，不能轻易迁移到其他任务中），要么计算性能低（网络深/大）。
2. 贡献（Contribution）
提出“loss predict module”，将该模块视为目标网络，训练该模块，使其能预测无标记输入的目标损失。
二.引言（Introduction）
主动学习query样本的核心思想：挑选信息量大的样本（对提升模型性能越有用）。
作者提出的”loss prediction module“方法的优势： a. 简单（simple）; b. 与具体
