libsvm "পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যায় পৌঁছনো" সতর্কতা এবং ক্রস-বৈধতা

Question

আমি সি-এসভিসি মোডে লিবসভিএম ব্যবহার করছি ডিগ্রি 2 এর বহুপদী কার্নেল সহ এবং আমার একাধিক এসভিএম প্রশিক্ষণ প্রয়োজন। প্রতিটি প্রশিক্ষণ সেটে 10 টি বৈশিষ্ট্য এবং 5000 ভেক্টর রয়েছে। প্রশিক্ষণের সময়, আমি প্রশিক্ষিত বেশিরভাগ এসভিএম-এর জন্য আমি এই সতর্কতাটি পাচ্ছি:

WARNING: reaching max number of iterations
optimization finished, #iter = 10000000

কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে এই সতর্কতাটির কী বোঝায় এবং সম্ভবত এটি কীভাবে এড়ানো যায়?

গামা এবং সি (নিয়মিতকরণ) এর জন্য সেরা পছন্দগুলি নির্ধারণ করতে আমি আমার মডেলগুলির জন্য ক্রস-বৈধতা প্রয়োগ করতে চাই। আমার পরিকল্পনাটি হ'ল উভয় প্যারামিটারের জন্য এই 10 টি মানগুলির 0.00001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000, 10000 কেবলমাত্র প্রতিটি সংমিশ্রণ চেষ্টা করে দেখুন এবং ক্রস-বৈধকরণের সময় কোন সংমিশ্রণটি সর্বোত্তম নির্ভুলতা উত্পাদন করে তা দেখুন। এটাই কি যথেষ্ট? আমার এই ব্যবধানে আরও মান ব্যবহার করা উচিত, বা আমার আরও বৃহত্তর ব্যবধান নির্বাচন করা উচিত?

Comments

এটি আপনার সমস্যার সমাধান করা উচিত NU_SVC মোড চেষ্টা করুন।

— হোসেইন বিটারাফ

Answer 1

এই সতর্কতার অর্থ হ'ল এলআইবিএসভিএম দ্বারা আপনার ডেটা পৃথক করে সর্বাধিক মার্জিন হাইপারপ্লেন (যেমন, প্যারামিটার এবং ) সীমাবদ্ধকরণের সর্বাধিক সংখ্যায় পৌঁছেছে এবং চতুর্দিকে অপ্রয়োজনীয় সমস্যার সমাধান করার জন্য এলআইবিএসভিএম দ্বারা পুনরাবৃত্ত রুটিন ব্যবহার করা হয়েছে জন্য আরও বর্ধিত করা যেতে পারে (যেমন, পরিবর্তিত করা যেতে পারে উদ্দেশ্য ফাংশন মান আরও চরম।) সংক্ষেপে, এর অর্থ এলআইবিএসভিএম মনে করে যে এটি সর্বোচ্চ মার্জিন হাইপারপ্লেন খুঁজে পেতে ব্যর্থ হয়েছে, যা সত্য হতে পারে বা নাও পারে।b w $w$$b$$w$$w$

এটি হওয়ার অনেক কারণ রয়েছে, আমি আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি করার পরামর্শ দিই:

• আপনার ডেটা স্বাভাবিক করুন।
• আপনার ক্লাসগুলি কম বেশি সুষম হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করুন (একই আকারের হবে)। যদি তা না করে তবে তাদের বিভিন্ন ওজন নির্ধারণের জন্য প্যারামিটার -w ব্যবহার করুন।
• $C$$\gamma$ $$\gamma \cdot u' \cdot v + \text{coeff}_0^{\text{ degree}}$$

$C$$C$

নোট করুন যে উইন্ডোজের জন্য এলআইবিএসভিএম বিতরণে গ্রিড.পি নামে একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট থাকা উচিত যা আপনার জন্য পরামিতি নির্বাচন করতে পারে (ক্রস বৈধকরণ এবং নির্দিষ্ট অনুসন্ধানের রেঞ্জের উপর ভিত্তি করে)। এটি এসভিএমের নির্ভুলতার জন্য কনট্যুর প্লটও তৈরি করতে পারে। এই সরঞ্জামটি বেশ সহায়ক হতে পারে।

স্ট্যাকওভারফ্লো এবং এর সম্পর্কিত প্রশ্নে নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলিও সহায়তা করতে পারে: libsvm সঙ্কুচিত হিউরিস্টিকস

Comments

বিস্তারিত ব্যাখ্যার জন্য ধন্যবাদ। এটি অবশ্যই রহস্যকে পরিষ্কার করে দেয়। আমি প্রায় একই প্রশ্নটি এসও (আপনি যে লিঙ্কটি দিয়েছিলেন) তে জিজ্ঞাসা করেছি, তবে আমি যে উত্তর পেয়েছি তা বেশিরভাগ সংকীর্ণ হিউরিস্টিক্সের দিকেই নিবদ্ধ ছিল।

— মিহাই টডর