LP SVM with A Novel Similarity function Outperforms Powerful LP-QP-Kernel-SVM Considering Efficient Classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract– While the core quality of SVM comes from its ability to get the global optima, its classification performance also depends on computing kernels.However, while this kernel-complexity generates the power of machine, it is also responsible for the compu-tational load to execute this kernel. Moreover, insisting on a similarity function to be a positive definite kernel demands some properties to be satisfied that seem unproductive sometimes raising a question about which similarity measures to be used for classifier. We model Vapnik’s LPSVM proposing a new similarity function replacing kernel func-tion.Following the strategy of ”Accuracy first, speed second”, we have modelled a similarity function that is mathematically well-defined depending on analysis as well as geometry and complex enough to train the machine for generating solid generalization ability. Being consistent with the theory of learning by Balcan and Blum [1], our similarity function does not need to be a valid kernel function and demands less computational cost for executing compared to its counterpart like RBF or other kernels while provides sufficient power to the classifier using its optimal complexity. Benchmarking shows that our similarity function based LPSVM poses test error 0.86 times of the most powerful RBF based QP SVM but demands only 0.40 times of its computational cost.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle