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的对应的标签而不是一个实例对应的标签。 多实例学...
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...
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。多实...
是指在多实例学习算法中,可以根据需要动态调整实例的数量。多实例学习是一种特殊的机器学习方法,用于处理训练数据中的实例级别标签缺失或不准确的情况。 在传统的监督学习中,每个训练样本都有一个明确的标签。然而,在某些任务中,标签可能只能以实例集合的形式给出,而无法确定每个实例的具体标签。多实例学习就是为了解决...
为了解决这一问题,ECCV 2022上提出了一种新颖的目标感知多实例学习方法(OA-MIL),该方法通过引入目标感知机制,显著提升了多实例学习的性能。 OA-MIL方法的核心思想是将目标实例之间的关系作为先验知识引入到多实例学习过程中。具体而言,它利用一种称为“目标感知注意力”的机制,使得模型能够在学习过程中自动关注与目标...
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...
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。
本文将介绍多实例学习算法的优化与改进,并探讨其在不同领域中的应用。 1. 引言 随着机器学习在各个领域中的广泛应用,传统监督学习算法已经无法满足一些特殊场景下的需求。例如,在医疗诊断中,一个病人通常会有多次检查结果,而不是单个样本。这种情况下,传统监督学习算法无法充分利用这些信息。为了解决这一问题,研究者...