Formulação convexa de aprendizado de várias instâncias a partir de bolsas positivas e sem rótulo

Formulação

O aprendizado de múltiplas instâncias (MIL) é uma variação dos problemas tradicionais de aprendizado supervisionado, em que os dados (chamados de bolsas) são compostos de subelementos (chamados de instâncias) e apenas rótulos de bagagem estão disponíveis. A MIL possui uma variedade de aplicativos, como recuperação de imagens baseada em conteúdo, categorização de texto e diagnóstico médico. A maior parte do trabalho anterior para a AMI supõe que as bolsas de treinamento estão totalmente rotuladas sacos big bag. No entanto, muitas vezes é difícil obter um número suficiente de sacos rotulados em situações práticas, enquanto muitos sacos não rotulados estão disponíveis. Uma estrutura de aprendizado chamada classificação de UP (classificação positiva e não rotulada) pode resolver esse problema. Neste artigo, propomos um método de classificação PU convexo para resolver um problema de MIL. Mostramos experimentalmente que o método proposto alcança um melhor desempenho com custos de computação significativamente menores do que um método existente para PU-MIL.

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