論文の概要: Research on Parallel SVM Algorithm Based on Cascade SVM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05768v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 06:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:58:03.622828
• Title: Research on Parallel SVM Algorithm Based on Cascade SVM
• Title（参考訳）: カスケードsvmに基づく並列svmアルゴリズムに関する研究
• Authors: Yi Cheng, Liu and XiaoYan, Liu
• Abstract要約: 我々は,グループ編成訓練における誤りの原因を分析し,理想的な条件下での誤りのないグループ分けを要約する。 A Balanced Cascade SVM (BCSVM) アルゴリズムが提案されている。 BCSVMアルゴリズムを用いて得られた精度誤差はCSVMの1%から0.1%に削減され、桁違いに低減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.000288772032528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cascade SVM (CSVM) can group datasets and train subsets in parallel, which greatly reduces the training time and memory consumption. However, the model accuracy obtained by using this method has some errors compared with direct training. In order to reduce the error, we analyze the causes of error in grouping training, and summarize the grouping without error under ideal conditions. A Balanced Cascade SVM (BCSVM) algorithm is proposed, which balances the sample proportion in the subset after grouping to ensure that the sample proportion in the subset is the same as the original dataset. At the same time, it proves that the accuracy of the model obtained by BCSVM algorithm is higher than that of CSVM. Finally, two common datasets are used for experimental verification, and the results show that the accuracy error obtained by using BCSVM algorithm is reduced from 1% of CSVM to 0.1%, which is reduced by an order of magnitude.
• Abstract（参考訳）: Cascade SVM(CSVM)はデータセットをグループ化し、サブセットを並列にトレーニングすることで、トレーニング時間とメモリ消費を大幅に削減する。 しかし,本手法で得られたモデルの精度は,直接トレーニングと比較して若干の誤差がある。 誤りを減らすために,グループ化トレーニングにおけるエラーの原因を分析し,理想的な条件下ではエラーのないグループ化を要約する。 A Balanced Cascade SVM (BCSVM) アルゴリズムが提案され、サブセット内のサンプルの割合が元のデータセットと同じであることを保証するために、グループ化後のサブセット内のサンプル比のバランスをとる。 同時に、BCSVMアルゴリズムによって得られたモデルの精度がCSVMよりも高いことを証明する。 最後に、2つの共通データセットを用いて実験を行い、BCSVMアルゴリズムを用いて得られた精度誤差をCSVMの1%から0.1%に削減した。

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