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已翻译professional source英文原文2026-06-06
计算机科学 > 机器学习
[提交于 2026 年 6 月 4 日]
标题：上下文内多实例学习
View PDF HTML (experimental)摘要：多实例学习（Multiple Instance Learning，MIL）处理在实例包层面提供监督的问题，并已成功应用于从计算病理学到卫星图像等领域。然而，现有算法在许多现实应用所具有的低标签场景中表现困难。灵活的模型容易过拟合，而僵化的模型无法适应当前任务。我们表明，在合成数据上预训练一个采用 Perceiver 风格架构的上下文学习器，可以得到一个能凭少量带标签实例包解决新任务的模型。在推理时，分类通过一次前向传播完成，不需要梯度更新。我们提出并研究了用于包结构数据的不同合成数据生成器，并发现它们捕捉了互补的归纳偏置。在这些生成器的混合数据上预训练的模型继承了
Subjects:
机器学习（cs.LG）; Artificial Intelligence (cs.AI); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)
Cite as:
arXiv:2606.06458 [cs.LG]
(or
arXiv:2606.06458v1 [cs.LG] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.06458
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