该文章介绍了一种基于注意力机制的多实例学习方法，用于处理切片图像分类问题。该方法通过排除冗余块降低标注代价，并在乳腺癌和非小细胞肺癌数据集上取得了更好的性能。

该文章介绍了一种名为FiVE框架，用于整个切片图像的分类。该框架通过利用局部视觉模式和细粒度病理学语义之间的相互作用，提高模型的普适性。实验证明，该框架在少样本实验中的准确度至少比同类方法提高了9.19%。