Vi föreslår en ny flerklassig klassificeringsalgoritm Gentle Adaptive Multiclass Boosting Learning (GAMBLE). Algoritmen utökar naturligt den två klassen Gentle AdaBoost algoritm till multiklass klassificering genom att använda multiclass exponentiella förlust och multiclass response kodningsschema. Till skillnad från andra multiclass algoritmer som minskar K-klass klassificering uppgift till K binära klassificeringar, GAMBLE hanterar uppgiften direkt och symmetriskt, med endast en kommitté klassificerare. Vi härleder formellt GAM-BLE algoritmen med kvasi-Newton metoden, och bevisa den strukturella ekvivalensen av de två regressionsträden i varje ökande steg. För att skala upp till stora dataset, använder vi den generaliserade frågestunden av kommitté (QBC) aktiva läranderam för att fokusera lärande på de mest informativa prover. Våra empiriska resultat visar att med QBC-stil aktivt urval kan vi uppnå snabbare träningstid och potentiellt högre klassificeringsnoggrannhet. GAMBLE s numeriska överlägsenhet, strukturell elegans och låg beräkning komplexitet gör det mycket konkurrenskraftig med state-of-the-art multi-class klassificering algoritmer.
GAMBLE REF utvidgar även AdaBoost till klassificering i flera klasser.
Efficient Multiclass Boosting Classification with Active Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}