Может ли SVM учиться постепенно?

Question

Я использую многомерный классификатор SVM (SVM.NET, оболочка для libSVM) для классификации набора функций.

Учитывая модель SVM, возможно ли включить новые данные обучения без необходимости пересчитывать все предыдущие данные? Я думаю, что другой способ выразиться так: изменчив SVM?

Answer 1

На самом деле, это обычно называется инкрементным обучением.Этот вопрос уже задавался ранее, и на него довольно хорошо ответили: Несколько подробностей реализации машины опорных векторов (SVM) .

Короче говоря, это возможно, но не просто, вам придется самостоятельно изменить используемую библиотеку или реализовать алгоритм обучения.

Я нашел два возможных решения, SVMHeavy и LaSVM , который поддерживает дополнительное обучение.Но я тоже не пользовался и ничего о них не знаю.

Answer 2

Онлайн и инкрементно, хотя похожи, но немного отличаются. В режиме онлайн обычно можно настроить один проход (эпоха = 1) или количество эпох. Где как, приращение будет означать, что у вас уже есть модель; Независимо от того, как он построен, но модель может быть изменяемой на новых примерах. Кроме того, часто требуется комбинация онлайн и дополнительных.

Вот список инструментов с некоторыми замечаниями по онлайн и / или инкрементному SVM: https://stats.stackexchange.com/questions/30834/is-it-possible-to-append-training-data-to-existing-svm-models/51989#51989