摘要
多实例学习是基于有监督的处理包分类的一种范式。每个包都包含大量可以提取特征的实例。MIL的复杂性很大程度由于实例的数量。
由于面临较大的实例空间，所以需要涉及有效的实例选择技术。
MILIS，一种基于自适应实例选择的新型 MIL 算法。在交替优化框架中通过以保证收敛的迭代方式将实例选择和分类器学习的步骤交织在一起来做到这一点。
初始的实例选择：基于负实例使用核密度估计器
引用
背景：多实例学习基于有监督学习；在包级别进行分类；包与标签相关联；关键假设负包只包含负实例，正包包含正负实例；实例标签的隐藏是一个挑战；因此传统的有监督分类方法不适用，所以对于MIL的特殊结构需要设计特殊的方法处理MIL问题。
应用领域：很多计算机视觉还有机器学习的问题可以通过MIL解决；比如基于内容的图像追踪、图像级的图像标记。
引出问题：实际问题中大量的实例会影响MIL效率；比如在图像问题中；通过MIL的假设，有效的修剪实例是一个挑战。
提出算法：算法-总体优点-具体优点
MILIS;有效且适合大规模；三个优点：基于负实例分布、单向量表示、分类器更有效率
组织结构
相关工作
MIL方法分为两类：生成方法、判别方法；生成方法：定位一个高正概率的区域；距离生成方法相关的几个算法工作；
判别方法：为适应标准的监督学习；举例
另一种划分：自上而下、自下而上
读不懂。。。
算法概述
介绍符号表示
描述MILIS的整体框架，首先基于二分类；再基于多分类介绍；通过图一描述，首先介绍图的表示形式，再介绍每一步步骤；
第一步：instance selection，通过负实例的分布，从正包挑选