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。