Diskriminerande utbildning för strukturerade resultat har funnit allt fler tillämpningar inom områden som bearbetning av naturligt språk, bioinformatik, informationssökning och datorseende. De mest allmänna (i termer av förlustfunktion och modellstruktur) träningsalgoritmer som hittills varit kända är inriktade på stormarginalmetoder och bygger på kapningsmetoder. Även om dessa algoritmer är mycket effektiva för linjära modeller blir deras träningskomplexitet kvadratisk i antalet exempel när kärnor används. För att övervinna denna flaskhals föreslår vi nya träningsalgoritmer som använder ungefärliga skärplan och slumpmässig provtagning för att möjliggöra effektiv träning med kärnor. Vi bevisar att dessa algoritmer har förbättrat tids komplexiteten samtidigt som de ger approximativa garantier. I empiriska utvärderingar har våra algoritmer tagit fram lösningar med utbildnings- och testfelfrekvenser som ligger nära exakt lösares. Även om binära klassificeringsproblem där mycket optimerade konventionella träningsmetoder finns (t.ex. SVM-light), våra metoder är ungefär en storleksordning snabbare än konventionella träningsmetoder på stora dataset, samtidigt som de förblir konkurrenskraftiga i hastighet på dataset av medelstor storlek.
För att övervinna denna flaskhals, en idé att använda ungefärligt skärande plan med slumpmässig provtagning emloyed av Yu och Joachims REF.
Training structural svms with kernels using sampled cuts
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}