一种基于自动示例选择的端到端多示例学习方法

摘要

本发明公开了一种基于自动示例选择的端到端多示例学习方法，包括以下具体步骤：（一）、对多示例数据进行采集，并将数据分成若干个多示例数据包，多示例数据包包括若干个示例，且多示例数据包设置为由若干个示例组合成的一组示例集合，多示例数据包上具有标签，示例设置为一个多维向量；（二）、搭建深度多示例网络，深度多示例网络包括示例处理层、示例选择层和分类层；（三）、每个多示例数据包通过深度多示例网络进行处理，通过前向或反向传播进行训练，训练包括深度多示例网络训练和深度多示例网络测试，相比现有技术，本发明可以通过示例选择层自动地选择重要的示例，一方面使得整个深度网络的优化过程可以端到端地进行训练。