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題目: Multi-View Multi-Instance Multi-Label Learning based on Collaborative Matrix Factorization

會議: AAAI 2019

論文: https://arxiv.org/pdf/1905.05061.pdf

1 Motivation

1、現有的M3L方法僅僅探索了部分實體（包，實例和標簽）之間的關系，而這些實體之間的關系可以給M3L方法提供豐富的上下文信息，因此，現有的M3L方法性能次優；

2、大部分的MIML算法僅關注單視圖數據，但是，在實際應用中，通常可以通過不同的視圖來表示多實例多標簽對象。

2 Related work

由于包之間以及實例之間存在多種類型的關系,與最近大量研究的MIML任務相比，從多視圖包中學習更加困難和挑戰。當前已有不少研究工作致力于解決這樣一種挑戰。如表1所示：

盡管這些方法在努力解決多視圖MIML學習問題，但是這些方法僅考慮了包之間和實例之間有限的關系類型。

3 Methodology

所提模型主要包括兩部分，一部分是異質網絡的構建，另一部分是協同關系矩陣分解。

3.1 Heterogeneous Network Construction

1、construct a subnetwork of instances for each feature view

利用高斯熱核為每個特征視圖中的實例構建子網，其中為第v個視圖中m個實例的平均歐氏距離。

2、construct a bag subnetwork for each feature view

利用豪斯多夫距離為每個試圖中的包構建子網

3、construct a subnetwork of labels

利用cosine相似度來量化標簽相關性，其中和為兩個標簽，是標簽c在所有包中的分布。

以上三部分便構建完了實例-實例，包-包，標簽-標簽的子網，另外，通過數據集的信息，作者繼續構建包-實例，包-標簽，實例-標簽之間的數據矩陣。

4、The bag-instance inter-relational data matrix .

5、The bag-label relational matrix .

6、The instance-label relational data matrix . 初始，實例-標簽的數據矩陣未知，設為0.

3.2 Collaborative Matrix Factorization

論文所提方法M3Lcmf的目標函數所下所示：

M3Lcmf有兩個預測項：實例-標簽的聯系和包-標簽的聯系。除了直接利用趨近，作者增加了一個整合項。這個整合項受多實例學習原理的驅動，即包的標簽取決于其實例的標簽。另外，此整合項可以反向指導和的學習。

由目標函數的前三項可以看出，M3Lcmf構建了包-實例，包-標簽，實例-標簽之間的關系。按照流行正則的思想，促使有著高相似性的數據點在低維空間內相似，構成MR(G)，利用圖拉普拉斯矩陣來構建包-包，實例-實例，標簽-標簽之間的關系。

最后，可以利用優化好的和來獲取實例-標簽的相關性矩陣：，同樣，要將實例的標簽進一步映射到相應的包上，作者利用來趨近包-標簽相關性矩陣。因此，M3Lcmf既可以實現包級預測也可以實現實例級預測。

Experiments

Datasets

前五個數據集為包級的數據集，后四個為實例級的數據集。

Metric

1、Ranking Loss (RankLoss),

2、macro AUC (Area Under receiver operating Curve)

3、Average Recall (AvgRecall),

4、Average F1-score (AvgF1).

Results

1、Prediction Results at the Bag-Level

• M3Lcmf優于MIMLmix和M2IL：M3Lcmf利用了更多對象之間的關系；

• M3Lcmf優于MIML方法（MIMLNN, MIMLfast 和 MIMLSVM）：MIML相比于M3Lcmf利用了更少的實體之間的關系；

• MIMLRBF性能逼近M3Lcmf：盡管MIMLRBF利用了更少的實體關系，但是MIMLRBF利用神經網絡來獲取特征表示。

2、Prediction Results at the Instance-Level

M3Lcmf性能最優，MIMLmix第二，MIMLfast第三是因為MIMLmix沒有利用包-包聯系和實例-實例之間的關系，MIMLfast在此基礎上，還沒有利用實例-標簽的關系。

3、Contribution of Different Types of Relations

說明實體之間的各種關系都有助于M3L方法的學習。

參數敏感實驗詳情請見原論文。

參考文獻

[Nguyen, Zhan, and Zhou 2013] Nguyen, C. T.; Zhan, D. C.; and Zhou, Z. H. 2013. Multi-modal image annotation with multi-instance multi-label lda. In IJCAI, 1558–1564.

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[Yang et al. 2018] Yang, Y.; Wu, Y.-F.; Zhan, D.-C.; Liu, Z.- B.; and Jiang, Y. 2018. Complex object classification: A multi-modal multi-instance multi-label deep network with optimal transport. In KDD, 2594–2603.

[Li et al. 2017] Li, B.; Yuan, C.; Xiong, W.; Hu, W.; Peng, H.; Ding, X.; and Maybank, S. 2017. Multi-view multi-instance learning based on joint sparse representation and multi-view dictionary learning. TPAMI 39(12):2554–2560.

[Zhou et al. 2008] Zhou, Z. H.; Zhang, M. L.; Huang, S. J.; and Li, Y. F. 2008. Miml: A framework for learning with ambiguous objects. Corr Abs 2012.

[Huang, Gao, and Zhou 2018] Huang, S.-J.; Gao, W.; and Zhou, Z.-H. 2018. Fast multi-instance multi-label learning. TPAMI 99(1):1–14.

[Zhang and Wang 2009] Zhang, M. L., and Wang, Z. J. 2009. Mimlrbf: Rbf neural networks for multi-instance multi-label learning. Neurocomputing 72(16-18):3951–3956.

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總結

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