Generaliseringsfelet som är bundet till stödvektormaskinen (SVM) beror på förhållandet mellan radien och marginalen. Men konventionell SVM tar bara hänsyn till maximeringen av marginalen men bortser från minimeringen av radien, vilket begränsar dess prestanda när den tillämpas på gemensamt lärande av funktionsomvandling och SVM klassificering. Även om flera metoder har föreslagits för att integrera radie och marginalinformation, de flesta av dem antingen kräver formen av omvandlingsmatrisen för att vara diagonal, eller är icke konvex och beräkning dyrt. I detta dokument föreslår vi en ny approximation för radien av minsta omslutningskula i funktionsutrymme, och sedan föreslå en konvex radie-marginal-baserad SVM-modell för gemensamt lärande av funktionsomvandling och SVM klassifier, dvs F-SVM. En generaliserad blockkoordinatmetoden används för att lösa F-SVM-modellen, där funktionsomvandlingen uppdateras via lutningsnedstigningen och klassificeraren uppdateras genom att använda den befintliga SVM-lösaren. Genom att integrera med kärnhuvudkomponentanalys, utvidgas F-SVM ytterligare för gemensamt lärande av icke-linjär transformation och klassificeringen. F-SVM kan också integreras med djupa konvolutionsnätverk för att förbättra prestandan i bildklassificeringen. Experiment på datamängderna UCI, LFW, MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100 och Caltech101 visar F-SVM:s effektivitet. Index Terms-Convex avkoppling, max marginal, radie-marginal fel bunden, stöd vektor maskin (SVM).
Till exempel, eftersom generalisering fel bundet beror på radie och marginal i SVM algoritm, Wu et al. REF föreslog en konvex radie-marginal-baserad SVM-modell för gemensamt lärande av funktionsomvandling och SVM-klassificeringen, och KPCA-algoritmen användes för att utvidga algoritmen till gemensamt lärande av icke-linjär transformation och SVM-klassificeringen.
F-SVM: Combination of Feature Transformation and SVM Learning via Convex Relaxation
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}