志久 開人さん（システム情報科学府）の論文がPattern Recognition誌にアクセプトされました。
おめでとうございます！
著者名
志久 開人・松尾 信之介・末廣 大貴・備瀬竜馬
所属学府
システム情報科学府 情報理工学専攻
論文タイトル
Learning from Majority Label: A Novel Problem in Multi-class Multiple-Instance Learning
多数派クラスラベルからの学習: マルチクラス・マルチインスタンス学習における新たな
問題設定
要約
この論文では、新しい多クラスのMultiple-Instance Learning（MIL）問題である多数派クラスラベル学習（Learning from Majority Label：LML）を提案しています。LMLでは、バッグ内のインスタンスの多数派クラスがバッグレベルのラベルとして割り当てられます。LMLの目的は、多数派クラスラベルを用いて各インスタンスのクラスを推定する分類モデルを訓練することです。
この問題は、病理画像のセグメンテーション、投票傾向の予測、顧客の感情分析、衛生画像解析など、さまざまな応用分野で有用です。
LMLを解決するために、各クラスのインスタンス数をカウントすることでバッグレベルの多数派クラスラベルを推定するCounting Networkを提案します。
さらに、LMLの特性に関する分析実験により、多数派クラスの割合が高いバッグほど学習が促進されることが明らかになりました。この結果に基づき、バッグ内の少数派クラスのインスタンスを除去することで多数派クラスの割合を高める多数派割合強化モジュール（Majority Proportion Enhancement Module：MPEM）を開発しました。
実験では、提案手法が4つのデータセットにおいて従来のMIL手法よりも優れていることが示されました。また、アブレーションスタディにより、各モジュールの有効性が確認されました。
ジャーナル名
Pattern Recognition
関連するSDGs
SDGs 3 (すべての人に健康と福祉を)、 SDGs 9 (産業と技術革新の基盤を作ろう）
喜びの声
4月に投稿した論文が，パターン認識の有力国際ジャーナルであるPattern Recognitionに採択されました！
