論文の概要: Lp- and Risk Consistency of Localized SVMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09385v1
• Date: Tue, 16 May 2023 12:11:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-17 15:08:01.425466
• Title: Lp- and Risk Consistency of Localized SVMs
• Title（参考訳）: 局所SVMのLpとリスク一貫性
• Authors: Hannes K\"ohler
• Abstract要約: カーネルベースの正規化リスク最小化器は、サポートベクターマシン(SVM)とも呼ばれ、多くの望ましい特性を持つが、大規模なデータセットを扱う際の超線形計算要求に悩まされている。 本稿では,SVMの局所化とその一貫性について解析する。
• 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: Kernel-based regularized risk minimizers, also called support vector machines (SVMs), are known to possess many desirable properties but suffer from their super-linear computational requirements when dealing with large data sets. This problem can be tackled by using localized SVMs instead, which also offer the additional advantage of being able to apply different hyperparameters to different regions of the input space. In this paper, localized SVMs are analyzed with regards to their consistency. It is proven that they inherit $L_p$- as well as risk consistency from global SVMs under very weak conditions and even if the regions underlying the localized SVMs are allowed to change as the size of the training data set increases.
• Abstract（参考訳）: カーネルベースの正規化リスク最小化器はサポートベクターマシン(svm)とも呼ばれ、多くの望ましい特性を持つが、大規模データセットを扱う際の超線形計算要件に苦しむことが知られている。 この問題は、代わりにローカライズされたSVMを使用することで解決できるが、入力空間の異なる領域に異なるハイパーパラメータを適用できるという利点もある。 本稿では,SVMの局所化とその一貫性について解析する。 L_p$-を継承し、非常に弱い条件下でグローバルSVMからリスク一貫性を継承し、トレーニングデータセットのサイズが大きくなるにつれて、ローカライズされたSVMの下位の領域が変更可能であることを証明した。

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