Multi-Instance Learning是什么

Multi-Instance Learning (MIL) 是一种监督学习方法，用于解决训练数据中的标签不确定性问题。与传统的监督学习方法不同，MIL 中的训练数据是以“袋”（bag）的形式出现的。每个袋子由多个实例组成，每个实例都有一个特征向量，但是袋子的标签是不确定的。

MIL 的目标是通过训练一个分类器来识别袋子的标签。在训练过程中，分类器接收到的是袋子的实例特征向量而非单个样本的特征向量。MIL 需要解决的核心问题是如何将袋子的标签与实例的特征向量联系起来。

MIL 的一些应用场景包括图像分类、文本分类、生物学数据分析等。在图像分类中，一个袋子可以代表一组图像，而每个图像可以看作是一个实例。在文本分类中，一个袋子可以代表一组文档，而每个文档可以看作是一个实例。

MIL 的一些常见算法包括：

1. MIL-Naive Bayes

2. Instance-Weighting

3. EM-DD

4. MILBoost

5. Deep Multi-Instance Learning

相关问题

multi-instance learning

多实例学习（multi-instance learning）是一种机器学习方法，用于处理具有多个实例的问题。在这种方法中，每个样本由多个实例组成，而不是单个实例。这些实例可以是文本中的单词、图像中的像素或其他类型的数据。多实例学习的目标是从这些实例中学习一个模型，以对整个样本进行分类或回归。这种方法在许多领域中都有应用，如计算机视觉、自然语言处理和生物信息学等。

Multi-modal Multi-instance Learning Using Weakly Correlated Histopathological Images and Tabular Clinical Information为什么用全局特征补充局部特征

在医学图像分类任务中，局部特征和全局特征都是非常重要的。对于局部特征，它们通常通过在图像中提取区域或特定的结构来捕获图像的局部信息。而全局特征则提供了更高层次的信息，可以描述整个图像中的结构和上下文信息。

在多模态多实例学习中，病理图像和临床数据等信息往往是具有不同模态和来源的，因此需要结合不同模态和来源的数据来进行分类。在这种情况下，全局特征可以作为图像和临床数据之间的桥梁，帮助模型更好地结合两种数据来源。同时，全局特征还可以提供更高层次的信息，有助于模型更好地理解两种数据来源之间的关系。

因此，使用全局特征来补充局部特征可以帮助模型更好地结合不同来源的数据，并且提供更高层次的信息，从而提高医学图像分类任务的准确性和鲁棒性。