Core Concepts
バッグレベルの多数クラスを使用してインスタンスを分類する新しい問題「多数ラベルから学ぶ(LML)」に対処するため、カウンティングネットワークが提案されました。
Abstract
複数のデータセットで実験が行われ、カウンティングネットワークが従来のMIL手法よりも優れていることが示されました。
LML問題における課題と提案された解決策が詳細に説明されています。
バッグレベルのラベルとインスタンスレベルの関係に焦点を当て、それらを統一的に考慮した新しいアプローチが強調されています。
イントロダクション
多くのMIL方法はバッグレベルのクラスラベルを使用して分類モデルをトレーニングします。
本論文では、バッグ内のインスタンス数をカウントして多数クラスを推定するカウンティングネットワークが提案されました。
学習方法
LML問題設定やカウンティング操作など、提案手法の詳細な説明が含まれています。
ソフトマックス関数と温度付きソフトマックス関数の違いや効果について述べられています。
実験結果
4つのデータセットで実験が行われ、提案手法が他のMIL手法よりも優れた性能を示すことが確認されました。
現在のMIL手法はLML問題に適しておらず、提案手法はその有効性を示しました。
Stats
バッグ内インスタンス数や正解率など、重要な数字はありません。
Quotes
"Many MIL methods take an aggregation approach from instances in a bag, classified into output aggregation and feature aggregation."
"Our task LML is much more challenging than MLMIL since a bag may contain different classes, and we only know the majority class and do not know whether the bag contains a different class or not."