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  Deterministic Annealing for Multiple-Instance Learning

Gehler, P., & Chapelle, O. (2007). Deterministic Annealing for Multiple-Instance Learning. Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007), 123-130.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE79-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE7A-1
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gehler, PV1, Autor           
Chapelle, O1, Autor           
Meila X. Shen, M., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this paper we demonstrate how deterministic annealing can be applied to different SVM formulations of the multiple-instance learning (MIL) problem. Our results show that we find better local minima compared to the heuristic methods those problems are usually solved with. However this does not always translate into a better test error suggesting an inadequacy of the objective function. Based on this finding we propose a new objective function which together with the deterministic annealing algorithm finds better local minima and achieves better performance on a set of benchmark datasets. Furthermore the results also show how the structure of MIL datasets influence the performance of MIL algorithms and we discuss how future benchmark datasets for the MIL problem should be designed.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v2/gehler07a.html
BibTex Citekey: 4270
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
Veranstaltungsort: San Juan, Puerto Rico
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 123 - 130 Identifikator: -