Abstract Discriminativ utbildning metoder som strukturella SVMs har visat mycket lovande för att bygga mycket komplexa och exakta modeller i områden som naturligt språk bearbetning, protein struktur förutsägelse, och informationshämtning. Aktuella träningsalgoritmer är dock beräkningskrävande eller svåråtkomliga på stora datauppsättningar. För att övervinna denna flaskhals, undersöker detta papper hur skärande plan metoder kan ge snabb utbildning inte bara för klassificering SVMs, men också för strukturella SVMs. Vi visar att för en motsvarande "1-slack" omformulering av det linjära SVM-utbildningsproblemet har vår skärplansmetod tidskomplexitet linjär i antalet utbildningsexempel. I synnerhet beror antalet iterationer inte på antalet träningsexempel, och det är linjärt i önskad precision och regularisering parameter. Dessutom presenterar vi en omfattande empirisk utvärdering av den metod som tillämpas på binär klassificering, klassificering i flera klasser, HMM-sekvensmärkning och CFG-tolkning. Experimenten visar att skärplanets algoritm är allmänt tillämplig och snabb i praktiken. På stora datauppsättningar är det vanligtvis flera storleksordningar snabbare än konventionella utbildningsmetoder som härrör från nedbrytningsmetoder som SVM-light, eller konventionella kapningsmetoder. Genomförandet av våra metoder finns på www.joachims.org.
Nyligen har en snabbare 1-slack version av skärplanet algoritm REF införts för att lösa stora marginal strukturella inlärningsproblem.
Cutting-plane training of structural SVMs
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}