Zählendes Netzwerk zum Lernen aus der Mehrheitsetikettierung

Das vorgeschlagene zählende Netzwerk ermöglicht die Klassifizierung von Instanzen unter Verwendung von Mehrheitsetiketten auf Beutelebene, indem es die Anzahl der Instanzen für jede Klasse schätzt und die Mehrheitsklasse daraus ableitet. Dies löst die Inkonsistenz zwischen den Beuteebenen-Etiketten und den durch Summieren der Konfidenzwerte erhaltenen Etiketten, die bei herkömmlichen Mehrfachinstanz-Lernmethoden auftritt.