基于弱标签的多示例迁移学习方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：ooqqa

【摘要】

：

作为监督学习的一种变体,多示例学习(MIL)试图从包中的示例中学习分类器。在多示例学习中,标签与包相关联,而不是与单个示例相关联。包的标签是已知的,示例的标签是未知的。MIL可以解决标记模糊问题,但要解决带有弱标签的问题并不容易。对于弱标签问题,包和示例的标签都是未知的,但它们是潜在的变量。现在有多个标签和示例,可以通过对不同标签进行加权来近似估计包和示例的标签。提出了一种新的基于迁移学习的多示例

【作者】

：

肖燕珊梁飞刘波

【机构】

：

广东工业大学计算机学院,广东工业大学自动化学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

多示例学习迁移学习弱标签 multiple instance learning(MIL) transfer learning weak labels

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)

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