I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att ta itu med problemet med flerfaldig regression (MIR). Detta problem uppstår när data är en samling påsar, där varje påse är gjord av flera instanser som motsvarar samma unika real-värderade etikett. Vårt mål är att träna en regressionsmodell som kartlägger fall av en osynlig väska till sin unika etikett. Denna MIR-inställning är vanlig för fjärranalystillämpningar där det finns stor variation i mätningarna och låg geografisk variation i den kvantitet som uppskattas. Vår strategi, i motsats till de flesta konkurrerande metoder, gör inte antagandet att det finns en främsta instans som ansvarar för etiketten i varje väska. Istället behandlar vi varje väska som en uppsättning (dvs en oordnad sekvens) av instanser och lära sig att kartlägga varje väska till sin unika etikett genom att använda alla instanser i varje väska. Detta görs genom att genomföra en ordningsinvariant operation som kännetecknas av en viss typ av uppmärksamhetsmekanism. Denna metod är mycket flexibel eftersom den inte kräver domänkunskap och inte heller gör några antaganden om fördelningen av instanserna inom varje påse. Vi testar vår algoritm på fem riktiga datauppsättningar och överträffar tidigare toppmoderna på tre av datauppsättningarna. Dessutom utökar vi vår funktion utrymme genom att lägga till ögonblicken för varje funktion för varje väska, som extra funktioner, och visa att medan de första ögonblicken leder till högre noggrannhet, det finns en minskande avkastning.
Den nuvarande state-of-the-art algoritm (attention-MIR) på AOD dataset har erhållits genom att behandla varje väska som en uppsättning (dvs en oordnad sekvens) av instanser REF.
Learning with Sets in Multiple Instance Regression Applied to Remote Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}