2 MIL的特点 MIL主要有如上图所示的四个特点,分别是task, bag composition, data distributions and label ambiguity。[3] 2.1 prediction level 预测等级可以分为包预测和示例预测。如上图所示,对包预测而言,红色虚线和紫色虚线都是最优解。但是对示例预测,只有紫色虚线才是最优解。因此,包预测任务的表现基本上代...
本文提出了JEREX(Joint Entity-Level Relation Extractor),作为一种新颖的联合信息提取方法,它能够在文档级别上抽取实体和关系。与传统方法不同,JEREX无需对每个实体提及进行标注,而是将文档中的实体聚类为实体集群,并使用多实例学习(MIL)的方法预测集群之间的关系。JEREX还能够同时在提及检测、共指消解、实体分类和关...
学习multi-instance learning（多示例学习）时，我发现相关资料相对较少，这里分享一些理解与学习心得。首先，MIL涉及的数据单位是bag，每个bag包含多个instance，其标签由所有instance决定。例如，如果一个bag内的所有instance都被标记为negative，则该bag整体为negative；反之，为positive。MIL起源于药物活性预测...
探索深度：多示例学习（Multi-Instance Learning，MIL）的世界 MIL，这个看似神秘的术语，其核心在于处理每个"bag"（数据集单元）内由多个"instance"（样本）共同决定的标签。想象一下，就像索马里海带中的关键信息隐藏在一片片海带叶中，MIL的目标是通过集体智慧来揭示整体的特性。它的起源可追溯到药物活性...
多示例学习(Multiple-instance Learning)已经过时了吗?我不禁发出这样的感叹,为什么从最开始的MIL研究就没有代码公开学习呢?这个领域的研究进展前景是什么样子的完全不清楚呀! 多示例学习举例:假如一段视频由很多张图组成,假如10000张,那么我们要判断视频里是否包含某一物体,比如气球。单张标注每一帧是否有气球太耗时,...
Multi-instance learning (MIL) is a special kind of classification problem where samples (called "instances") are grouped into bags and labels are given only on bag level instead of instance level. From the expert and intelligent system perspective, MIL does not require full ground-truth labels ...
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记 原文地址 预备知识: 1.什么是MIL? 多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL...
Multi-instance learning (MIL) has been widely applied to diverse applications involving complicated data objects such as images and genes. However, most existing MIL algorithms can only handle small-or moderate-sized data. In order to deal with the large scale problems in MIL, we propose an eff...
Multi-instance learning (MIL) has been widely applied to diverse applications involving complicated data objects, such as images and genes. However, most existing MIL algorithms can only handle small- or moderate-sized data. In order to deal with large-scale MIL problems, we propose MIL based ...
引入了多示例学习(MIL)方法来处理长期ECG信号,解决了数据不平衡的问题。 数据都采用多模态输入,使模型在实例之间更好地分配权重,并更关注信息丰富的实例。 两篇文章的模型都着重于特征提取以及多模态特征融合,在特征融合处都采用了Attention机制,对于最后的分类器采用简单的分类器,如:全连接层或者线性层。