Neural Networks for Multi-Instance Learning代码复现

Neural Networks for Multi-Instance Learning论文阅读笔记

多示例数据的数据集结构与单实例的数据不同，一个样本由一个包表示，一个包中有多个实例，标签被分配给包而不是实例。
定义加载多示例数据集的方法如下，接收输入path为包的路径，

# 加载普通MIL数据集
def Load_data(path, ne_label=0):
    data = loadmat(path)['data']
    dataset_name = path.split('/')[-1].split('.')[0]
    bags, labels = [], []
    for i in range(len(data)):
        bags.append(data[i][0][:, :-1])
        labels.append(data[i][1][0][0])
    labels = np.array(labels)
    num_bags = labels.shape[0]
    if ne_label == -1:
        labels = np.where(labels <= 0, -1, 1)
    
    return bags,labels

使用如下代码可以获得数据集的基本信息：

load_data = Load_data(path=data_list[0])
bags = load_data[0]#所有包的集合
labels  = load_data[1]#所有标签的集合
feature_num = len(load_data[0][0][0])#特征值数量
bag_num = len(load_data[0])#包的数量
test_index =np.array(getRandomIndex(bag_num,10))#获取测试集的缩影
train_index = np.delete(np.arange(bag_num),test_index)#获取训练集的索引

接下来我们定义Neural Networks for Multi-Instance Learning文中提到的神经网络结构，示意图如下所示，原文中提到了两种结构，我们在这里定义黑色图案表示的网络结构：

输入数据：一次输入一个包，n*feature_num,n表示示例个数，feature_num表示特征值个数

#定义神经网络
class Net(nn.Module):
    #定义神经网络结构，
    def __init__(self,feature_num):
        super(Net,self).__init__()
        #第1层（全连接层）
        self.fc1 = nn.Linear(feature_num,1)
    
    def forward(self,x):#定义数据流向
        x = self.fc1(x)#将输入数据传入第一层
        x = F.relu(x)#激活函数，将x的值弄到固定范围内
        
    return x

Neural Networks for Multi-Instance Learning的损失函数为：

其中表示第个包的损失，表示网络对实例标签的预测值，表示包的实际标签，即期望输出的预测值。

定义损失函数：注意，这里的损失输出的是，的值还需要在后面再加求和一下

#定义损失函数
def Loss_criterion(out,target):
    out_max = max(out)
    loss = (out_max-target)*(out_max-target)*0.5
    return loss

训练神经网络

net_1 = Net(feature_num=feature_num)#创建神经网络实例
epoch_num  = 50
for epoch_i in range(epoch_num):
    loss = 0#初始化损失
    #将每一个包依次放入神经网络进行训练
    for i in train_index:
        out = net_1(torch.tensor(bags[i],dtype=torch.float32))
        target = labels[i]
        loss_i = Loss_criterion(out,target)
        loss = loss+loss_i

    #输出损失
    #print("out",out)
    print("loss",loss)

    #反向传播
    net_1.zero_grad()#清零梯度
    loss.backward(retain_graph=True)#自动清零梯度，反向传递    

    #学习更新
    optimizer = optim.SGD(net_1.parameters(),lr =0.0005)#更新学习速率0.01
    optimizer.step()

    epoch_i= epoch_i+1

获取训练结果：使用bag_prediction_label存储测试集的预测标签

print(len(test_index))
loss = 0
bag_prediction_label= []
for i in test_index:
    out = net_1(torch.tensor(bags[i],dtype=torch.float32))
    bag_prediction_label.append(max(out).item())
    target = labels[i]
    print(target)
    loss_i = Loss_criterion(out,target)
    loss = loss+loss_i

print("loss:",loss)
print("bag_prediction_label",bag_prediction_label)

ps :这个网络结构非常简单，效果也很差，写这个代码主要是为了了解多示例学习下的深度神经网络如何搭建，以及记录一下相应数据如何获取。