Detta dokument fokuserar på kärnan metoder för multi-instance lärande. Befintliga metoder kräver att prognosen av påsen är identisk med den maximala av de av dess enskilda fall. Detta är dock för restriktivt eftersom endast tecknet är viktigt för klassificeringen. I detta dokument ger vi en mer komplett legalisering ram för MI lärande genom att tillåta användning av olika förlustfunktioner mellan resultaten av en väska och dess tillhörande instanser. Detta är särskilt viktigt eftersom vi generaliserar detta för multi-intance regression. Dessutom kan information om både väska och instans nu användas direkt i optimeringen. Istället för att använda heuristik för att lösa det resulterande ickelinjära optimeringsproblemet använder vi den begränsade konkava-konvexa proceduren som har välstuderade konvergensegenskaper. Försök med både klassificerings- och regressionsdata visar att den föreslagna metoden leder till bättre prestanda.
REF hävdade att tecknet i stället för värdet på marginalen i det mest positiva fallet var viktigt.
A regularization framework for multiple-instance learning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}