一、贡献 (1)通过引入一个IB模块来提出WSI-MIL的简单代理任务,该模块将包中超过10k个冗余实例提炼成不到1k个最受支持的实例。因此,在千兆像素图像上进行基于梯度的训练的并行计算成本减轻了十倍以上。通过对简化袋的学习和分类,发现由于病理性WSI的低秩特性而存在微不足道的信息损失,而蒸馏袋使得使用特征提取器在patches上端到端地训练WSI-MIL模型成为可能,从而提高了最终性能。 二、介绍 不同表征的可视化。v分数是是聚类评估指标,越大越好。 看不懂图