Stödvektormaskiner (SVM) kan klassificera datamängder längs mycket icke-linjära beslutsgränser på grund av kärntricket. Denna uttrycksfullhet kommer till ett pris: Under testtiden måste SVM-klassaren beräkna kärnans inre produkt mellan ett prov och alla stödvektorer. Med stora träningsdatamängder kan den tid som krävs för denna beräkning vara avsevärd. I detta dokument introducerar vi en efterbehandlingsalgoritm, som komprimerar den lärda SVM-modellen genom att reducera och optimera stödvektorer. Vi utvärderar vår algoritm på flera medelstora verkliga datamängder, som visar att den bibehåller hög testnoggrannhet samtidigt som den minskar testtidens utvärderingskostnad med flera storleksordningar – i vissa fall från timmar till sekunder. Det är rimligt att säga att det mesta av arbetet i denna tidning tidigare uppfanns av Burges och Schölkopf för nästan 20 år sedan. Under större delen av den tid vi genomförde denna forskning, var vi omedvetna om detta tidigare arbete. Under de senaste två decennierna har dock datorkraften ökat drastiskt, och vi kan därför ge empiriska insikter som inte var möjliga i deras ursprungliga papper.
REF utformade en efterbehandlingsalgoritm som komprimerar den inlärda SVM genom ytterligare utbildning på SVs genom att lägga till några extra utbildningsparametrar.
Compressed Support Vector Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}