ASMIL: Attention-Stabilized Multiple Instance Learning for Whole Slide Imaging
Deze paper introduceert ASMIL, een nieuw raamwerk voor multiple instance learning dat door het gebruik van een ankermodel, een genormaliseerde sigmoid-functie en willekeurige token-dropping de instabiele attentiedynamiek, overfitting en te geconcentreerde verdelingen in de diagnose van hele slide-afbeeldingen effectief aanpakt en aanzienlijk betere prestaties levert dan bestaande methoden.