Multi-instance lärande och semi-övervakat lärande är olika grenar av maskininlärning. De tidigare försöken att lära sig av ett träningsset består av märkta väskor som var och en innehåller många omärkta fall; de senare försöker utnyttja rikliga omärkta fall när de lär sig med ett litet antal märkta exempel. I detta dokument etablerar vi en bro mellan dessa två grenar genom att visa att lärande med flera sinnen kan ses som ett specialfall av halvövervakat lärande. Baserat på detta erkännande, föreslår vi MissSVM-algoritm som adresserar multi-instance lärande med hjälp av en särskild semiövervakad stöd vektor maskin. Experiment visar att det är möjligt att lösa multi-instance-problem med tanke på halvövervakat lärande, och MissSVM-algoritmen är konkurrenskraftig med toppmoderna multiinstance-lärandealgoritmer.
Vissa hade försökt behandla MIL som ett specialfall av halvövervakat lärande, t.ex. MissSVM REF.
On the relation between multi-instance learning and semi-supervised learning
{'venue': "ICML '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}