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講演抄録/キーワード
講演名 2023-06-29 14:45
多数派クラスラベルによるMultiple Instance Learning
志久開人松尾信之介九大)・末廣大貴横浜市大)・備瀬竜馬九大NC2023-4 IBISML2023-4
抄録 (和) 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. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 多数派ラベル / 深層学習 / マルチインスタンス学習(MIL) / マルチラベルマルチインスタンス学習(MLMIL) / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 91, IBISML2023-4, pp. 25-29, 2023年6月.
資料番号 IBISML2023-4 
発行日 2023-06-22 (NC, IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2023-4 IBISML2023-4

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS  
開催期間 2023-06-29 - 2023-07-01 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学カンファレンス・センター 
開催地(英) OIST Conference Center 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2023-06-NC-IBISML-BIO-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 多数派クラスラベルによるMultiple Instance Learning 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Multiple Instance Learning with major class 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 多数派ラベル /  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(3)(和/英) マルチインスタンス学習(MIL) /  
キーワード(4)(和/英) マルチラベルマルチインスタンス学習(MLMIL) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 志久 開人 / Kaito Shiku / シク カイト
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松尾 信之介 / Shinnosuke Matsuo / マツオ シンノスケ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 末廣 大貴 / Daiki Suehiro / スエヒロ ダイキ
第3著者 所属(和/英) 横浜市立大学 (略称: 横浜市大)
Yokohama City University (略称: YCU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 備瀬 竜馬 / Bise Ryoma / ビセ リョウマ
第4著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-06-29 14:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 NC2023-4, IBISML2023-4 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.90(NC), no.91(IBISML) 
ページ範囲 pp.25-29 
ページ数
発行日 2023-06-22 (NC, IBISML) 


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