西南石油大學學院機器學習實驗室多示例課題組在計算機科學頂級期刊《IEEE TSMC》上發表論文

來源：在職研究生招生信息網發布時間：2021-12-16 15:21:20

日前，學院機器學習實驗室多示例學習課題組：楊梅副教授、張雨軒（研究生）、閔帆教授與王熙照教授（深圳大學）合著的論文 “Multi-Instance Ensemble Learning With Discriminative Bags”在《IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems（IEEE TSMC）》上發表。IEEE TSMC是中科院SCI一區、計算機科學頂級期刊，影響因子13.451，目前錄取率僅為10%左右。

　　多示例學習是一種比傳統監督學習更具挑戰性的學習范式，其樣本標簽在包級別給出。流行的多示例特征映射方法將每個包轉換為新特征空間的實例。然而，大多數方法無法保證包在新特征空間中的可區分性，且其模型不具備自增強能力。本論文提出了基于辨別包的多示例集成方法，其總體思想如下圖所示。包選擇技術(bag selection technique)分析數據集的空間及標簽分布，設計辨別性指標來選擇一組具有辨別性的包，并設計自增強方案，以提升辨別包的辨別能力；集成技術(ensemble thchnique)基于辨別包，訓練多個分類器，并按其性能分配權重，用于提升模型的分類性能及穩定性。

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