一种基于原型学习的多示例卷积神经网络

发布时间：2017-12-03 06:19

  本文关键词：一种基于原型学习的多示例卷积神经网络

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【摘要】：卷积神经网络是一种全监督的深度学习模型,其要求样本类标完整.在样本类标缺失等弱监督的实际应用中,卷积神经网络的应用受到了极大的制约.为解决弱标记环境下的多示例学习问题,该文提出了一种新的多示例深度卷积网络模型.该模型引入了一种新的原型学习层.该层使用基于原型度量的算法,实现了示例特征至包特征的映射,从而使网络能够在包的层面给予类标信息,进而完成整个模型的学习过程.该文首先在肺癌病理图像细胞分类的问题中,验证了该网络的性能.实验表明,相较于传统基于手工图像特征的方法,该文所提出的方法在准确率方面约有12%的提升.相较于卷积神经网络结合传统多示例学习的方法,所提出的方法在各项指标上同样取得了更好的效果.此外,在自然图像分类数据集GRAZ-02上,所提出的方法相较于目前最优的算法也取得了相当的效果.
【作者单位】： 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;中国人民解放军第八一医院;
【基金】：国家自然科学基金(61432008,61305068) 江苏省自然科学基金(BK20130581)资助~~
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1引言目前绝大多数行之有效的深度网络关注于全监督的情形[1-3].而在现实问题中,类标信息往往是弱监督的[4-6].在这样的数据集中使用以往全监督的深度网络会受到噪声的明显干扰,因其基于训练集中的所有示例对于网络的贡献都是均等而无差别的假设.解决弱监督样本集的训练问题,

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本文编号：1247734