Vi föreslår en ny problemformulering som liknar, men mer informativ än, den binära multipel-instance inlärningsproblem. I denna inställning, vi ges grupper av instanser (beskrivs av funktion vektorer) tillsammans med uppskattningar av fraktionen av positivt märkta instanser per grupp. Uppgiften är att lära en instans nivå klassificerare från denna information. Det vill säga, vi försöker uppskatta de okända binära etiketter individer från kunskap om gruppstatistik. Vi föreslår en principiell probabilistisk modell för att lösa detta problem som förklarar osäkerheten i parametrarna och i de okända individuella etiketterna. Modellen är utbildad med en effektiv MCMC-algoritm. Dess prestanda visas på både syntetiska och verkliga data som uppstår i allmän objektigenkänning.
Själv konsekvent proportioner REF introducerade en mer informativ variant av den binära multipel-intance lärande, där grupper av fall ges tillsammans med uppskattningar av fraktionen av positivt märkta fall per grupp.
Learning about individuals from group statistics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}