[发明专利]分类器训练方法及其系统无效
| 申请号： | 201210572771.9 | 申请日： | 2012-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN103020711A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 吕俊超;黄哲学 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N5/00 | 分类号： | G06N5/00 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 吴平 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种分类器训练方法及其系统，所述方法包括以下步骤：根据带有类别标记的训练样本集，确定分类器的准则函数；根据所述训练样本集，采用随机梯度下降法对所述准则函数运行n1次迭代，获取所述准则函数的初步权重，其中，n1等于所述训练样本集的样本个数；在所述初步权重的基础上，采用有限内存BFGS方法继续对所述准则函数迭代直到收敛，获取所述准则函数的最终权重；根据所述最终权重获取线性判别函数，建立分类器。本发明能够提高优化方法的收敛速度，从而提高分类器的训练速度，并且不会降低分类器的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 训练 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
一种分类器训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取有类别标记的训练样本集；确定分类器的准则函数；根据所述训练样本集，采用随机梯度下降法对所述准则函数运行n1次迭代，获取所述准则函数的初步权重，其中，n1等于所述训练样本集的样本个数；在所述初步权重的基础上，采用有限内存BFGS方法继续对所述准则函数运行若干次迭代直到收敛，获取所述准则函数的最终权重；根据所述最终权重获取线性判别函数，建立分类器。
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