Sep, 2013
使用马尔科夫网络的判别训练进行多实例学习
Multiple Instance Learning by Discriminative Training of Markov Networks
TL;DR本文提出了一种基于马尔可夫网络的多实例学习图形框架，可用于建模传统的MIL定义以及更一般的MIL定义，并在弱监督数据中探索了不同水平的不确定性。为了训练这些模型，我们提出了一种利用基于基数的cliques的有效推理的判别最大化边际学习算法。实验结果表明编码或学习不确定性的程度可以提高分类性能。