在「有益標籤」中，權衡模型性能提升和人工標註成本的節省可以通過以下幾個方面來實現：
自動化標註流程：通過自動化標註過程，減少人工干預的需求，從而降低標註成本。這不僅提高了標註的效率，還能減少因人工標註錯誤而導致的數據質量問題。
性能評估指標：在選擇「有益標籤」時，應設置明確的性能評估指標，確保所選樣本能夠顯著提升模型性能。這樣可以避免不必要的標註，專注於那些對模型性能影響最大的樣本。
成本效益分析：進行成本效益分析，評估不同標註策略的成本與性能提升之間的關係。根據分析結果，調整標註策略，以達到最佳的成本效益比。
循環迭代改進：在模型訓練過程中，持續監控模型性能和標註成本，根據實際情況進行調整。這樣可以確保在不同階段都能保持最佳的性能與成本平衡。
選擇性標註：根據模型的當前性能和數據的特性，選擇性地進行標註。對於模型性能已經達到一定水平的情況，可以減少標註的頻率，從而節省成本。