GCE-MIL: Faithful and Recoverable Evidence for Multiple Instance Learning in Whole-Slide Imaging

En 3 lignesGCE-MIL améliore l'apprentissage multi-instance pour l'analyse d'images histologiques en optimisant directement la qualité des preuves (suffisance, nécessité, récupérabilité) plutôt que de s'appuyer sur les poids d'attention. Sur 81 configurations (9 backbones, 9 datasets), le gain Macro-F1 atteint +0.024 et C-index +0.014, avec inférence 5× plus rapide.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain