論文の概要: Bag Graph: Multiple Instance Learning using Bayesian Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11132v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 19:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 06:57:18.210526
• Title: Bag Graph: Multiple Instance Learning using Bayesian Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: Bag Graph:ベイジアングラフニューラルネットワークを用いた複数インスタンス学習
• Authors: Soumyasundar Pal, Antonios Valkanas, Florence Regol, Mark Coates
• Abstract要約: マルチインスタンス学習(MIL)は、ラベルをインスタンスのセットやバッグに割り当てることを目的とした、弱い教師付き学習問題である。 最近の研究は、MIL設定におけるニューラルネットワークモデルの有望な結果を示している。 グラフを用いてバッグ間の相互作用をモデル化し、エンドツーエンド学習を容易にするためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.07812381907525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple Instance Learning (MIL) is a weakly supervised learning problem where the aim is to assign labels to sets or bags of instances, as opposed to traditional supervised learning where each instance is assumed to be independent and identically distributed (IID) and is to be labeled individually. Recent work has shown promising results for neural network models in the MIL setting. Instead of focusing on each instance, these models are trained in an end-to-end fashion to learn effective bag-level representations by suitably combining permutation invariant pooling techniques with neural architectures. In this paper, we consider modelling the interactions between bags using a graph and employ Graph Neural Networks (GNNs) to facilitate end-to-end learning. Since a meaningful graph representing dependencies between bags is rarely available, we propose to use a Bayesian GNN framework that can generate a likely graph structure for scenarios where there is uncertainty in the graph or when no graph is available. Empirical results demonstrate the efficacy of the proposed technique for several MIL benchmark tasks and a distribution regression task.
• Abstract（参考訳）: 複数インスタンス学習(MIL)は、各インスタンスが独立かつ同一に分散(IID)され、個別にラベル付けされるという従来の教師付き学習とは対照的に、ラベルをインスタンスのセットやバッグに割り当てることを目的とした弱い教師付き学習問題である。 最近の研究は、MIL設定におけるニューラルネットワークモデルの有望な結果を示している。 それぞれのインスタンスに焦点を当てる代わりに、これらのモデルはエンドツーエンドでトレーニングされ、置換不変プール技術とニューラルネットワークアーキテクチャを適切に組み合わせて、効果的な袋レベルの表現を学ぶ。 本稿では,袋間の相互作用をグラフを用いてモデル化し,エンドツーエンド学習を容易にするためにグラフニューラルネットワーク(gnns)を用いる。 バッグ間の依存関係を表す有意義なグラフはめったに利用できないため、グラフに不確実性がある場合やグラフがない場合のシナリオに対して、おそらくグラフ構造を生成することのできるベイズGNNフレームワークを提案する。 実験の結果,いくつかのミルベンチマークタスクと分布回帰タスクにおいて提案手法の有効性が示された。

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