När maskininlärningsalgoritmer går in i tillämpningar i industriella miljöer ökar intresset för att kontrollera deras cpu-tid under testningen. Cpu-tiden består av algoritmens körtid och extraheringstiden för funktionerna. Den senare kan variera drastiskt när funktionen uppsättningen är olika. I den här artikeln föreslår vi en algoritm, Greedy Miser, som inkluderar funktionen utvinningskostnader under utbildningen för att uttryckligen minimera cpu-tiden under testning. Algoritmen är en enkel förlängning av stegvis regression och är lika lämplig för regression eller klassificering i flera klasser. Jämfört med tidigare arbete är det betydligt mer kostnadseffektivt och skalor till större datamängder.
REF o ers en utvidgning av stegvis regression till funktionsextraktions kostnadsminimering problem och är tillämplig på antingen regression eller flera klasser klassi katjon.
The Greedy Miser: Learning under Test-time Budgets
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}