다중 인스턴스 학습
term_id: multiple_instance_learning
Category: training_techniques
Definition
다중 인스턴스 학습(Multiple Instance Learning, MIL)은 데이터가 단일 레이블을 가진 ‘인스턴스 묶음(Bags)‘으로 그룹화되고, 그 안의 개별 인스턴스는 레이블이 지정되지 않는 상황을 다룹니다. 일반적으로 묶음에 해당 항목이 하나라도 포함되어 있으면 양수(Positive)로 간주됩니다.(문단이 잘려 있어 완전한 번역은 생략됨)
Summary
개별 인스턴스가 아닌 인스턴스의 묶음(Bag)에 레이블이 할당되는 약的监督 학습 패러다임입니다.
Key Concepts
- 묶음 레벨 레이블링(Bag-level labeling)
- 인스턴스 레벨 불확실성(Instance-level uncertainty)
- 약监督 학습(Weak supervision)
- 양수/음수 묶음 논리(Positive/negative bag logic)
Use Cases
- 약물 활동 예측
- 경계 상자(Bounding Box)가 있는 이미지 분류
- 콘텐츠 기반 이미지 검색