本文關(guān)鍵詞：一種基于原型學(xué)習(xí)的多示例卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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【摘要】：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型,其要求樣本類標(biāo)完整.在樣本類標(biāo)缺失等弱監(jiān)督的實(shí)際應(yīng)用中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用受到了極大的制約.為解決弱標(biāo)記環(huán)境下的多示例學(xué)習(xí)問題,該文提出了一種新的多示例深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型.該模型引入了一種新的原型學(xué)習(xí)層.該層使用基于原型度量的算法,實(shí)現(xiàn)了示例特征至包特征的映射,從而使網(wǎng)絡(luò)能夠在包的層面給予類標(biāo)信息,進(jìn)而完成整個(gè)模型的學(xué)習(xí)過程.該文首先在肺癌病理圖像細(xì)胞分類的問題中,驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)的性能.實(shí)驗(yàn)表明,相較于傳統(tǒng)基于手工圖像特征的方法,該文所提出的方法在準(zhǔn)確率方面約有12%的提升.相較于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合傳統(tǒng)多示例學(xué)習(xí)的方法,所提出的方法在各項(xiàng)指標(biāo)上同樣取得了更好的效果.此外,在自然圖像分類數(shù)據(jù)集GRAZ-02上,所提出的方法相較于目前最優(yōu)的算法也取得了相當(dāng)?shù)男Ч?
【作者單位】： 南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國人民解放軍第八一醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61432008,61305068) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130581)資助~~
【分類號】：TP183
【正文快照】： 1引言目前絕大多數(shù)行之有效的深度網(wǎng)絡(luò)關(guān)注于全監(jiān)督的情形[1-3].而在現(xiàn)實(shí)問題中,類標(biāo)信息往往是弱監(jiān)督的[4-6].在這樣的數(shù)據(jù)集中使用以往全監(jiān)督的深度網(wǎng)絡(luò)會受到噪聲的明顯干擾,因其基于訓(xùn)練集中的所有示例對于網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)都是均等而無差別的假設(shè).解決弱監(jiān)督樣本集的訓(xùn)練問題,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1247734