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How Effective is Dropout in Multiple Instance Learning?
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内容提要
本研究提出了一种新颖的多实例学习专用Dropout方法（MIL-Dropout），旨在解决特征噪声和弱监督问题。实验结果表明，去掉包中最重要的前k个实例能显著提升模型性能，且计算成本几乎可以忽略不计。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的多实例学习专用Dropout方法（MIL-Dropout）。
- MIL-Dropout旨在解决特征噪声和弱监督问题。
- 去掉包中最重要的前k个实例能显著提升模型性能和泛化能力。
- 实验结果表明，MIL-Dropout在五个MIL基准数据集和两个WSI数据集上有效提高了现有方法的表现。
- MIL-Dropout的计算成本几乎可以忽略不计。
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