【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61432008,61305068);江苏省自然科学基金(BK20130581)资助~~
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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
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