1.什么是multi-instance learning? 1.1 定义 multi-instance learning MIL的数据集的数据的单位是bag,以二分类为例,一个bag中包含多个instance,如果所有的instance都被标记为negative,那么这个包就是negative,反之这个包为positive。 设Y为包X的label,X={x1,x2,...,xn},每个示例xi对应一个标签yi,则...
更具体的内容可以看知乎上另一篇文章:Multi-Instance Learning(多示例学习)综述. 如何解决MIL? Max Welling组的文章Deep multiple instance learning for digital histopathology介绍的很详细, 本文也主要根据此展开, 介绍深度学习与MIL结合的两种方法. Instance-based approach 下图论文中的图例, 看起来可能并不是很直观...
多示例学习(multi-instance learning) 在 此类学习中,训练集由若干个具有概念标记的包(bag)组成,每个包包含若干没有概念标记的示例。若一个包中至少有一个正例,则该包被标记为正 (positive),若一个包中所有示例都是反例,则该包被标记为反(negative)。通过对训练包的学习,希望学习系统尽可能正确地对训练集之外 ...
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...
multi-instance learning 所属学科 计算机科学技术多示例学习的研究起源于20世纪90年代中期进行的药物活性预测问题,该研究通过对制药分子进行分析,尽可能正确地预测某种新的分子是否适合制造这种药物。研究人员发现该问题的困难之处在于,每一个分子有很多种可能的低能形状,专家只知道哪些分子适于制药,并不知道具体的哪一种...
Multi-Instance Multi-Label Learning - 南京大学多示例多标记学习南京大学 热度: 基于多示例学习的抗遮挡目标跟踪算法研究 热度: 基于贝叶斯网络的多示例学习算法研究 热度: 多样性密度(diversedensity)方法,在多示例学习的 应用研究领域最具影响力。多示例学习问题也能同时 ...
多示例学习(周志华)
基于多样性密度的多示例学习方法
Weidmann 等人 对多示例学习的概念进行了进一步扩展,提出了“广义多示例学习” (generalized multi-instance learning )。在标准的多示例学习中,包的类别是由一个概念决定的,例如, 当包中包含一个隶属于“适于制药的低能形状”概念的示例时,就是一个正包,否则就是反包。而 在广义多示例学习中,包的类别是由多个...