用于大规模SVM分类的PARTAN加速Frank-Wolfe算法
机器学习
2015-10-27 v1 机器学习
最优化与控制
摘要
Frank-Wolfe算法近年来重新获得了机器学习领域的关注。其扎实的理论性质和稀疏性保证使其成为该领域广泛问题的合适选择。此外，基本过程存在若干变体，可改善其理论性质和实际性能。本文研究了其中一些技术在机器学习中的应用，特别关注FW算法的并行切线(PARTAN)变体，该变体此前未被提出或研究用于此类问题。我们在标准设置下以及使用随机加速技术进行了实验，表明所考虑的算法在多个中大规模SVM分类基准数据集上获得了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1502.01563,
title = {A PARTAN-Accelerated Frank-Wolfe Algorithm for Large-Scale SVM Classification},
author = {Emanuele Frandi and Ricardo Nanculef and Johan A. K. Suykens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.01563},
year = {2015}
}