| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-03-03 09:17
[ショートペーパー]マルチインスタンス学習における注目インスタンスに対する選択的推論 ○橋本典明(理研)・三輪大貴(名工大)・住田康生(名大)・花田博幸(理研)・三好寛明(久留米大)・佐久間 淳(東工大/理研)・本谷秀堅(名工大)・大島孝一(久留米大)・竹内一郎(名大/理研) MI2023-31 |
| 抄録 |
(和) |
マルチインスタンス学習 (multiple instance learning, MIL) はインスタンスの集合であるバッグに対して出力を行う弱教師あり学習である.特にデジタル病理におけるwhole slide imageのように,巨大な画像に対してクラスラベルが与えられるような問題設定において有効であることが知られており,現在では多くの手法が提案されている.機械学習分野では説明性・信頼性の観点からモデルの判断根拠を提示できることが望ましく,MILでは出力に寄与したインスタンスを判断根拠として示すことが可能である.しかしながらMILのモデルが示す判断根拠は予測精度を高くするためのものであり,本質的に意味のあるインスタンス (e.g. 腫瘍領域) と一致する保証はない.本研究では,選択的推論をMILの枠組みに適用し,モデルが注目したインスタンスの信頼性を定量的に評価することを目的とする. |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
マルチインスタンス学習 / 統計的仮説検定 / 選択的推論 / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-31, pp. 3-6, 2024年3月. |
| 資料番号 |
MI2023-31 |
| 発行日 |
2024-02-25 (MI) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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