Märkningsdata för klassificering kräver betydande mänskliga insatser. För att minska märkningskostnaden, i stället för att märka varje instans, är en grupp fall (påse) märkt med en enda påse etikett. Datoralgoritmer används sedan för att härleda etiketten för varje instans i en påse, en process som kallas t.ex. annotering. Denna uppgift är utmanande på grund av tvetydigheten när det gäller exemplifierande etiketter. Vi föreslår en diskriminativ probabilistisk modell för t.ex. notationsproblem och inför en ram för förväntan om maximering av slutsatser, baserad på metoden med maximal sannolikhet. För många probabilistiska metoder, brute-force beräkning av instansen etikett bakre sannolikhet med tanke på sin väska etikett är exponentiellt i antalet fall i väskan. Vårt bidrag är en dynamisk programmeringsmetod för att beräkna det bakre som är linjärt i antalet instanser. Vi utvärderar vår metod med hjälp av både riktmärken och verkliga datauppsättningar, inom området fågelsång, bild annotering och aktivitetsigenkänning. I många fall överträffar den föreslagna ramen, ibland betydligt, de nuvarande moderna MIML inlärningsmetoder, både i till exempel etikett förutsägelse och påse etikett förutsägelse. Ç 0162-8828 ß.........................................................................................................
En dynamisk programmeringsmetod REF användes för att på ett effektivt sätt beräkna den bakre sannolikheten för instansmärkning, så att varje instans kan märkas när etiketter på säcknivå ges.
Dynamic Programming for Instance Annotation in Multi-Instance Multi-Label Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}