多示例學習

在機器學習中 ， 多示例學習 ( MIL ) 是由監督式學習演變而來的 。 相較於輸入一系列被單獨標註的示例 ， 在多示例學習中 ， 輸入的是一系列被標註的 “ 包 ” ， 每個 “ 包 ” 都包括許多示例 。 舉一個二元分類的簡單的例子 ， 當包中的所有示例都是負例時 ， 這個包會被標註爲負包 。 另一方面 ， 當包中至少含有一個正例時 ， 這個包會被標註爲正包 。 當收到一系列被標註的包時 ， 機器試着去 ： （ 1 ） 歸納出一個類別概念以便正確標註個別示例 。 （ 2 ） 在歸納之外學習怎樣去標註一個包 。 就圖像分類舉一個例子 ： 給出一個圖像 ， 我們想要根據圖像的畫面內容來確定它的目標類別 。 比如 ， 當圖像同時包括了 “ 沙子 ” 和 “ 水 ” 時 ， 圖像的目標類別可能是 “ 海灘 ” 。 在多示例學習中 ， 圖像被描述成一個包 ：, 其中每一個均是從圖像中相應第i個區域中提取出來的特徵向量 （ 我們稱之爲示例 ） ， N是圖像被分割出的區域 （ 示例 ） 個數 。 當圖像包同時包含 “ 沙子 ” 區域示例和 “ 水 ” 區域示例時 ， 這個包會被標註成正例 （ “ 海灘 ” ） 。 多示例學習這一名稱最初是由提出來的 ， 但是類似更早的研究 ， 有的手寫數字識別 。 最近關於多示例學習的回顧文獻包括了 ， 對於不同的範式 ， 它提供了一個廣泛的回顧和比較研究 。 還有 ， 對於文獻中不同的範式所提出的不同假設 ， 它提供了一個全面的回顧 。 運用多示例學習的幾個例子 ： 分子活性 鈣調素結合蛋白結合位點的預測 對於選擇性剪接異構體的預測作用, 圖像分類 文本或文檔分類 數不清的研究都在做着促使傳統分類技術 ， 諸如支持向量機或是提升方法 ， 適應於多示例學習環境的工作 。