多示例学习

term_id: multiple_instance_learning

Category: training_techniques

Definition

多示例学习（MIL）解决的是数据被分组为具有单一标签的“包”，而包内的各个实例未标记的场景。通常，如果一个包中包含至少一个正例实例，则该包被标记为正例；否则为负例。

Summary

一种弱监督学习范式，标签被分配给实例集合（包），而非单个实例。

Key Concepts

  • 包级标注
  • 实例级不确定性
  • 弱监督
  • 正/负包逻辑

Use Cases

  • 药物活性预测
  • 基于边界框的图像分类
  • 基于内容的图像检索

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