【摘 要】
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近年来,多示例学习（Multiple Instance Learning,MIL）作为一种弱监督学习方法已取得大量研究成果,并广泛应用于教育、安全、医疗等许多领域。随着深度学习的发展,用于高效视觉信息检索、分类等任务的深度多示例学习引起了研究者的广泛关注,并且已取得很大的进步,但示例标签未知对深度多示例学习的研究仍带来很大挑战。为进一步提高深度多示例分类算法的准确度,本文以MI-Net和mi-Ne
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近年来,多示例学习（Multiple Instance Learning,MIL）作为一种弱监督学习方法已取得大量研究成果,并广泛应用于教育、安全、医疗等许多领域。随着深度学习的发展,用于高效视觉信息检索、分类等任务的深度多示例学习引起了研究者的广泛关注,并且已取得很大的进步,但示例标签未知对深度多示例学习的研究仍带来很大挑战。为进一步提高深度多示例分类算法的准确度,本文以MI-Net和mi-Net算法为基础,在对其进行定性分析和定量分析的基础上,对示例池化和损失函数进行研究。通过对MI-Net和mi-Net算法结构以及包损失排序函数进行改进,从而提高了深度多示例分类算法的性能,已取得以下创新性成果。（1）提出一种以示例得分为权重的深度多示例学习方法。该方法在基于嵌入空间的多示例网络MI-Net和基于示例空间的多示例网络mi-Net算法的基础上对包内的示例分配不同的权重,并将示例得分与示例权重进行池化获得包的表示,该包的表示充分发挥权重的贡献,可以根据任务和数据进行调整,从而获得更好的准确度,并得到实验验证。（2）提出一种基于成对包损失的包分类网络。该网络首先在基于包空间的包相似性多示例网络架构基础上,引入基于成对包损失函数;然后针对基于AUC评价指标进行建模,在保留选择一对正负包进行迭代的基础上,还将正正、反反两种包间关系引入到损失函数中,从而提高包的利用率;最后通过实验验证,该方法可提高样本利用率,有利于网络获得更好的收敛效果,进而提升包分类准确度。
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