Selection of basis functions guided by the L2 soft margin
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-540-74690-4_43
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/183259
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2007
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Support Vector Machines (SVMs) for classification tasks produce sparse models by maximizing the margin. Two limitations of this technique are considered in this work: firstly, the number of support vectors can be large and, secondly, the model requires the use of (Mercer) kernel functions. Recently, some works have proposed to maximize the margin while controlling the sparsity. These works also require the use of kernels. We propose a search process to select a subset of basis functions that maximize the margin without the requirement of being kernel functions. The sparsity of the model can be explicitly controlled. Experimental results show that accuracy close to SVMs can be achieved with much higher sparsity. Further, given the same level of sparsity, more powerful search strategies tend to obtain better generalization rates than simpler ones.
CitacióBarrio, I.; Romero, E.; Belanche, L. Selection of basis functions guided by the L2 soft margin. A: International Conference on Artificial Neural Networks. "Artificial Neural Networks, ICANN 2007, 17th International Conference: Porto, Portugal, September 9-13, 2007: proceedings, part I". Berlín: Springer, 2007, p. 421-430.
ISBN978-3-540-74690-4
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-74690-4_43
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Barrio.pdf | 178,0Kb | Visualitza/Obre |