論文の概要: Online GentleAdaBoost -- Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14004v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 04:41:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 17:35:32.562167
- Title: Online GentleAdaBoost -- Technical Report
- Title（参考訳）: オンラインGentleAdaBoost -- テクニカルレポート
- Authors: Chapman Siu
- Abstract要約: 我々はGentleAdaboostのオンライン版について研究し、弱い学習者と強い学習者とをオンライン形式で組み合わせた。
線形探索による理論的正当化により,バッチアプローチをオンラインアプローチに拡張する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the online variant of GentleAdaboost, where we combine a weak
learner to a strong learner in an online fashion. We provide an approach to
extend the batch approach to an online approach with theoretical justifications
through application of line search. Finally we compare our online boosting
approach with other online approaches across a variety of benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 我々はGentleAdaboostのオンライン版について研究し、弱い学習者と強い学習者とをオンライン形式で組み合わせた。
線形探索による理論的正当化により,バッチアプローチをオンラインアプローチに拡張する手法を提案する。
最後に、オンラインブースティングアプローチと、さまざまなベンチマークデータセットにわたる他のオンラインアプローチを比較します。
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