Tidigare studier på multi-instance lärande typiskt behandlade fall i påsarna som oberoende och identiskt fördelade. Fallen i en påse är dock sällan oberoende i verkliga uppgifter, och en bättre prestanda kan förväntas om fallen behandlas i en non-i.i.d. Sättet som utnyttjar relationer mellan olika instanser. I detta dokument föreslår vi två enkla men effektiva metoder. I den första metoden kartlägger vi uttryckligen varje påse till en oriktad graf och designar en grafkärna för att särskilja de positiva och negativa påsarna. I den andra metoden konstruerar vi implicit grafer genom att härleda affinitetsmatriser och föreslå en effektiv grafkärna med tanke på klickinformationen. De föreslagna metodernas effektivitet valideras genom experiment.
miGraph REF behandlar fall i påsar i en icke-i.i.d. sätt och löser MIL-problem genom grafkärnor.
Multi-instance learning by treating instances as non-I.I.D. samples
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}