ist die "Warmstart" -Option von dlib dcd Trainer nur für 1-Klassen-Klassifizierung?

Question

Ich verwende dlib für ein Programm, das medizinische Bilder mit SVM klassifiziert. Da die Bilder groß sind (viele Features, sagen wir 10000 bis 100000) und ich einen linearen Kernel benutze, klingt es so, als wäre die svm_c_linear_dcd_trainer eine gute Klasse. Ein weiterer Grund, warum ich die Klasse mag, ist, dass sie "Warmstart" unterstützt, also wenn eine einzelne Beobachtung oft zur Probe hinzugefügt/subtrahiert wird (wie in LOOCV), die für lange Vektoren effizient ist.

Aber das einzige Beispiel von svm_c_linear_dcd_trainer verwendet one_class-Klassifizierung. Die Dokumentation schlägt vor, dass die Option force_last_weight_to_1, die den Warmstart implementiert, nur für die 1-Klassen-Klassifizierung ist.

Stimmt das, d. H. Ist diese Warmstartoption für die binäre Klassifizierung nicht verfügbar? In diesem Fall wäre eine andere Implementierung schneller?

Answer 1

Das ist keine Einschränkung. Hast du die Dokumentation für den Kurs gelesen? http://dlib.net/dlib/svm/svm_c_linear_dcd_trainer_abstract.h.html#svm_c_linear_dcd_trainer In der Dokumentation von dlib heißt es, Warmstart sei auf eine Klasseneinteilung beschränkt. Die Dokumentation für den svm_c_linear_dcd_trainer erwähnt nicht einmal eine Klassenklassifikation in der Nähe, wie ich sehen kann.