通过分层注意力机制和频域难样本蒸馏技术提升多实例学习效果

《Knowledge-Based Systems》:Improving multi-instance learning with hierarchical attention and frequency-domain hard sample distillation

【字体: 时间:2026年05月27日 来源:Knowledge-Based Systems 7.6

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  丁晓 | 孟倩孙 | 一清夏 | 海阳 | 赖旺 | 彭刘•正负区域之间的不平衡导致注意力过度集中。•注意力机制将注意力错误地集中在无关实例上,而忽略了难点案例。•通过基于先验知识的注意力蒸馏来减轻负面区域的影响。•通过动态标签注意力损失来应对注意力的过度集中。•将挖掘出的难点样

  
丁晓 | 孟倩孙 | 一清夏 | 海阳 | 赖旺 | 彭刘
  • 正负区域之间的不平衡导致注意力过度集中。
  • 注意力机制将注意力错误地集中在无关实例上,而忽略了难点案例。
  • 通过基于先验知识的注意力蒸馏来减轻负面区域的影响。
  • 通过动态标签注意力损失来应对注意力的过度集中。
  • 将挖掘出的难点样本转换为频域以提取关键特征。
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