Das Purity-Informativeness Dilemma im aktiven Lernen unter rauschigen Daten kann gelöst werden, indem ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Reinheit und Informativität bei der Auswahl von Beispielen gefunden wird. Dies bedeutet, dass nicht nur darauf geachtet wird, Beispiele mit hoher Reinheit (wenig Rauschen) auszuwählen, sondern auch solche, die informativ für das Modell sind. Durch die Berücksichtigung von OOD-Beispielen und der Entwicklung von Algorithmen, die sowohl die Reinheit als auch die Informativität berücksichtigen, kann das Dilemma im aktiven Lernen unter rauschigen Daten effektiv bewältigt werden. Dies ermöglicht eine effiziente Nutzung von Trainingsdaten und eine verbesserte Leistung der Modelle trotz des Vorhandenseins von Rauschen.