主动学习是一种半监督学习技术，它通过主动地选择合适的数据样本来训练模型，从而提高模型性能。在利用PaddlePaddle实现深度学习模型的主动学习过程中，可以按照以下步骤进行：
1.准备数据集：首先准备一个初始的数据集用于训练模型，可以是带标签的数据集或者无标签的数据集。
2.构建深度学习模型：使用PaddlePaddle搭建一个深度学习模型，可以选择已经提供的模型结构或者自定义模型结构。
3.选择策略：选择一个主动学习策略来选择数据样本，常见的策略包括不确定性采样、信息熵最大化等。
4.训练模型：利用初始数据集训练深度学习模型，然后根据选择的主动学习策略选择一部分数据样本进行标注，再将这些数据样本加入到训练集中重新训练模型。
5.迭代更新：不断重复步骤4，根据模型的性能和选择的策略选择新的数据样本进行标注，直到模型性能收敛或达到预设的性能指标。
通过以上步骤，利用PaddlePaddle实现深度学习模型的主动学习过程可以帮助提高模型性能，并且减少标注数据的成本。