transformer based multiple instance learning

transformer based multiple instance learning
Transformer-based Multiple Instance Learning (MIL)是一种基于Transformer的弱监督学习算法。

在这种方法中，每个“包”（即多个样本组成的集合）被视为一个
独立的输入单元，而标签是分配给整个包的，而不是单个样本。

这意味着模型在学习时只知道每个包的整体标签，而不知道包内具体样本的标签。

这种弱监督学习的形式在某些情况下比完全监督学习更为实用，因为它需要的标注工作量较少。

在MIL中，Transformer模型首先接收一个包作为输入，然后通过自注意力和跨
注意力机制处理输入数据。

这些机制允许模型理解输入数据中的依赖关系并捕获上下文信息。

然后，模型使用这些信息来生成每个样本的预测标签。

这种方法的优点在于它可以有效地处理大量的无标签数据，因为它只需要对包进行标注，而不是每个单独的样本。

这大大减少了标注工作量，并允许模型从大量的未标注数据中学习。

然而，这种方法的挑战在于它需要找到一种有效的方法来将样本组合成包，以及如何从包级别标签中推断出样本级别标签。

此外，Transformer-based MIL方法还可以通过引入额外的损失函数来进一步改
进。

这些损失函数可以在网络的多个中间层上引入，从而提供更多的梯度信号。

这有助于模型更好地理解输入数据，并提高其预测精度。