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J-GLOBAL ID：202302261885667511   整理番号：23A2102450

多数派クラスラベルによるMultiple Instance Learning

著者 (4件)： 志久開人 (九大 大学院システム情報科学府) ,  松尾信之介 (九大 大学院システム情報科学府) ,  末廣大貴 (横浜市大 データサイエンス) ,  備瀬竜馬 (九大 大学院システム情報科学府)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 123  号： 90(NC2023 1-24)  ページ： 25-29 (WEB ONLY)  発行年： 2023年06月22日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,インスタンスの集合であるバッグに対して1つだけのラベルを付与する問題の中で,実問題において重要と考えられる新たな問題設定として「バッグ内多数派ラベルからの学習」及びその解決法を提案する.具体的には,マルチクラスのインスタンスを含むバッグに対して,バッグ内で最も多数を占めるクラスについてのラベルのみが付与されている問題設定である.本問題設定において,バッグ内多数派クラスラベルから各インスタンスのクラスを推定するために,カウントベースの手法を提案する.提案手法では,各インスタンスのクラスラベルが与えられた際,バッグ内の各クラスのインスタンスを数え上げ,その結果から最大のインスタンス数となるクラスを得ることで多数派クラスを求める.実験の結果から,提案手法が従来のMIL手法より優れていることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *教師つき学習 ,  分類 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *マルチインスタンス学習 ,  マルチラベル分類 ,  *多数派ラベル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (16件)：

• O. Maron and T. Lozano-Pérez, “A framework for multiple-instance learning,” Advances in neural information processing systems, vol.10, 1997.
• Z.-H. Zhou, M.-L. Zhang, S.-J. Huang, and Y.-F. Li, “Multi-instance multi-label learning,” Artificial Intelligence, vol.176, no.1, pp.2291-2320, 2012.
• H. Yang, J. Tianyi Zhou, J. Cai, and Y. Soon Ong, “Miml-fcn+: Multi-instance multi-label learning via fully convolutional networks with privileged information,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.1577-1585, 2017.
• T.G. Dietterich, R.H. Lathrop, and T. Lozano-Pérez, “Solving the multiple instance problem with axis-parallel rectangles,” Artificial intelligence, vol.89, no.1-2, pp.31-71, 1997.
• M. Ilse, J. Tomczak, and M. Welling, “Attention-based deep multiple instance learning,” International conference on machine learningPMLR, pp.2127-2136 2018.

タイトルに関連する用語 (2件)： クラス ,  ラベル