三、二分类多实例学习分析 VC-Dimension Upper Bound VC-Dimension lower Bound Multi-Instance Learning with Any Hypothesis Class 一、前言 样本由多个实例组成的包(bags)构成,每个bag对应一个标签,我们无法知道每个样本具体的标签,目标是训练出一个预测器去预测bag的对应的标签而
多实例学习的概念:假设训练数据集中的每个数据是一个包(Bag),每个包都是一个实例(instance)的集合,每个包都有一个训练标记,而包中的实例是没有标记的;如果包中至少存在一个正标记的实例,则包被赋予正标记;而对于一个有负标记的包,其中所有的实例均为负标记。(这里说包中的实例没有标记,而后面又说包中至少...
多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)作为一种关键且常用的弱监督学习方法,主要用于处理以集合形式组织的训练数据,这些集合被称作 “包”。具体来说,在MIL的场景中,标注信息仅针对整个 “包” 提供,而 “包” 内各个实例的具体标签处于未知状态。 近年来,随着研究问题复杂度的提升,所需的数据量呈现出指数级...
1.定义:多实例集成学习是一种机器学习技术,它处理包含多个实例的袋子数据。每个实例由一个或多个特征向量表示,而袋子的标签表示整个袋子的类别归属。 2.原则:多实例集成学习将每个袋子视为一个训练样本,然后应用集成学习算法(如随机森林或支持向量机)对袋子进行分类。
此类问题，即为多实例学习（Multiple Instance Learning）所解决。多实例学习的核心概念是每个训练数据集由包（Bag）组成，包内包含无标记的实例集合。包有训练标记，如果包内存在至少一个正标记实例，则包整体标记为正；对于负标记包，所有实例标记为负。训练时给包标记而非实例，但实例存在正负类别。多...
多实例学习(Multi-instance learning, MIL)被广泛应用于自动全视野数字病理切片(WSI)分析,它通常包括实例特征提取和特征聚合两个阶段。然而,由于幻灯片级别标签的“弱监督”,在训练一个有效的MIL模型时,特征聚合阶段会出现严重的过拟合。在这种情况下,从有限的slide-level数据中挖掘更多信息是WSI分析的关键。与以往改进...
在工作流中会有遇到这样一个"多个人处理同一个任务“的情形,在 camunda 中可以使用“任务的多实例”来实现。 2.知识 场景 比如遇到下面的场景: 一个审批任务可由 经理或者副经理 其中的一个人审批即可通过。 一个填报任务,要由组员A填报一半的内容,且组员B填报一半的内容,都填完了才算完成。
本文主要围绕多实例学习（MIL）的三种典型范式进行介绍，分别是基于实例的范式、嵌入式的范式以及基于袋的范式。基于实例的范式分为两步。首先，使用神经网络推理得到每个实例的分数。然后，通过MIL池化层结合每个实例的分数，推断整个袋的标签。此范式的优势在于突出关键实例，提高模型的可解释性。然而，由于...
针对上述问题,研究者们提出了一系列基于多实例学习模型训练和预测加速方法。 首先,在模型训练方面,研究者们提出了一些加速算法来减少训练时间和内存消耗。一种常用的方法是使用核方法(kernel method)来替代传统的SVM算法。核方法通过将数据映射到高维特征空间中,从而在低维空间中进行计算,减少计算复杂度。此外,还有一些...