Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dual-stream Maximum Self-attention Multi-instance Learning

論文の概要: Dual-stream Maximum Self-attention Multi-instance Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05538v1
Date: Tue, 9 Jun 2020 22:44:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-23 14:17:54.622127
Title: Dual-stream Maximum Self-attention Multi-instance Learning
Title（参考訳）: 2ストリーム最大自己注意型マルチインスタンス学習
Authors: Bin Li, Kevin W. Eliceiri
Abstract要約: MIL(Multi-Instance Learning)は、インスタンスレベルのラベルが利用できない間に単一のクラスラベルがインスタンスのバッグに割り当てられる弱い教師付き学習の一種である。ニューラルネットワークによりパラメータ化されたDSMILモデル(Dual-stream maximum self-attention MIL model)を提案する。提案手法は,最高のMIL手法と比較して優れた性能を示し,ベンチマークMILデータセット上での最先端性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.685285490589981
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-instance learning (MIL) is a form of weakly supervised learning where a single class label is assigned to a bag of instances while the instance-level labels are not available. Training classifiers to accurately determine the bag label and instance labels is a challenging but critical task in many practical scenarios, such as computational histopathology. Recently, MIL models fully parameterized by neural networks have become popular due to the high flexibility and superior performance. Most of these models rely on attention mechanisms that assign attention scores across the instance embeddings in a bag and produce the bag embedding using an aggregation operator. In this paper, we proposed a dual-stream maximum self-attention MIL model (DSMIL) parameterized by neural networks. The first stream deploys a simple MIL max-pooling while the top-activated instance embedding is determined and used to obtain self-attention scores across instance embeddings in the second stream. Different from most of the previous methods, the proposed model jointly learns an instance classifier and a bag classifier based on the same instance embeddings. The experiments results show that our method achieves superior performance compared to the best MIL methods and demonstrates state-of-the-art performance on benchmark MIL datasets.
Abstract（参考訳）: MIL(Multi-Instance Learning)は、インスタンスレベルのラベルが利用できない間に単一のクラスラベルがインスタンスのバッグに割り当てられる弱い教師付き学習の一種である。バッグラベルとインスタンスラベルを正確に判定するための分類器の訓練は、計算病理学のような多くの実践シナリオにおいて難しいが重要な課題である。近年、ニューラルネットワークによって完全にパラメータ化されたMILモデルは、高い柔軟性と優れた性能のために人気を博している。これらのモデルのほとんどは、バッグに埋め込まれたインスタンス全体に注意スコアを割り当て、アグリゲーション演算子を使用してバッグ埋め込みを生成するアテンションメカニズムに依存している。本稿では,ニューラルネットワークによってパラメータ化されるdsmil(dual-stream maximum self-attention mil model)を提案する。第1ストリームは単純なMIL最大プールをデプロイし、トップアクティベートされたインスタンスの埋め込みが決定され、第2ストリームへのインスタンスの埋め込みにまたがる自己アテンションスコアを取得するために使用される。従来の手法と異なり、提案モデルは同一のインスタンス埋め込みに基づいてインスタンス分類器とバッグ分類器を共同で学習する。実験の結果,提案手法は最高のMIL手法と比較して優れた性能を示し,ベンチマークMILデータセット上での最先端性能を示す。

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