論文の概要: Training very large scale nonlinear SVMs using Alternating Direction Method of Multipliers coupled with the Hierarchically Semi-Separable kernel approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04167v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 16:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:00:20.522124
• Title: Training very large scale nonlinear SVMs using Alternating Direction Method of Multipliers coupled with the Hierarchically Semi-Separable kernel approximations
• Title（参考訳）: 階層的半分離カーネル近似を組み合わせた乗算器の交互方向法による超大規模非線形SVMの訓練
• Authors: S. Cipolla, J. Gondzio
• Abstract要約: 非線形サポートベクトルマシン(SVM)は、線形マシンと比較して、かなり高い分類品質が得られる。 彼らの計算複雑性は、大規模なデータセットでは禁じられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Typically, nonlinear Support Vector Machines (SVMs) produce significantly higher classification quality when compared to linear ones but, at the same time, their computational complexity is prohibitive for large-scale datasets: this drawback is essentially related to the necessity to store and manipulate large, dense and unstructured kernel matrices. Despite the fact that at the core of training a SVM there is a \textit{simple} convex optimization problem, the presence of kernel matrices is responsible for dramatic performance reduction, making SVMs unworkably slow for large problems. Aiming to an efficient solution of large-scale nonlinear SVM problems, we propose the use of the \textit{Alternating Direction Method of Multipliers} coupled with \textit{Hierarchically Semi-Separable} (HSS) kernel approximations. As shown in this work, the detailed analysis of the interaction among their algorithmic components unveils a particularly efficient framework and indeed, the presented experimental results demonstrate a significant speed-up when compared to the \textit{state-of-the-art} nonlinear SVM libraries (without significantly affecting the classification accuracy).
• Abstract（参考訳）: 典型的には、非線形サポートベクターマシン(svm)は線形のものに比べてかなり高い分類品質を生み出すが、同時に、その計算複雑性は大規模データセットでは禁止されている。 SVMのトレーニングのコアには、‘textit{simple} convex Optimization problem’があるにもかかわらず、カーネル行列の存在は劇的なパフォーマンス低下の原因であり、大きな問題に対してSVMが非作業的に遅くなる。 大規模非線形svm問題の効率的な解法をめざして,乗算器の\textit{alternating direction method of multipliers} と \textit{hierarchically semi-separable} (hss) カーネル近似を用いた手法を提案する。 この研究で示されるように、アルゴリズムコンポーネント間の相互作用の詳細な分析により、特に効率的なフレームワークが明らかにされ、実際に提示された実験結果は、(分類精度に大きな影響を与えずに) \textit{state-of-the-art} 非線形svmライブラリと比較して大きなスピードアップを示している。

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