multiple instance learning (MIL) aims to learn the mapping between a bag of
instances and the bag-level label. In this paper, we propose a new end-to-end
graph neural network (GNN) based algorithm for MIL: we tre
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。