Discussion and ConclusionIt is argu

Discussion and Conclusion
It is arguable that we may have used a too strict stopping condition in DSVM when
C is large. One possibility is to use the stopping tolerance that is proportional to
C. This will reduce the number of iterations so that directly solving linear SVMs
with large C may be possible. However, in Appendix of the technical report
(Chung, Kao, Sun, and Lin 2002), we show that even in these settings, DSVM
with alpha seeding still makes the computational time several times faster than
the original DSVM, especially for large datasets. Moreover, too large stopping
tolerance will cause DSVM stops with wrong solutions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อภิปรายและสรุปเป็น arguable ที่เราอาจใช้เงื่อนไขเข้มงวดเกินไปหยุดใน DSVM เมื่อC มีขนาดใหญ่ ความเป็นไปได้ที่หนึ่งจะใช้ค่าเผื่อในการหยุดที่เป็นสัดส่วนกับค.นี้จะช่วยลดจำนวนการเกิดซ้ำให้แก้ SVMs เชิงเส้นตรงมี C ขนาดใหญ่อาจจะเป็นไป อย่างไรก็ตาม ในภาคผนวกของรายงานทางเทคนิค(Chung ขาว ซัน และหลิน 2002), เราแสดงว่าแม้ในการตั้งค่าเหล่านี้ DSVMมีอัลฟาเมล็ดยังทำให้เวลาคำนวณหลายครั้งเร็วกว่าDSVM ที่เดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ datasets ขนาดใหญ่ นอกจากนี้ หยุดมากเกินไปเผื่อจะทำให้ DSVM หยุด ด้วยโซลูชั่นไม่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำอธิบายและสรุปมันก็พิสูจน์ว่าเราอาจจะได้ใช้เป็นเงื่อนไขที่เข้มงวดมากเกินไปหยุดใน DSVM เมื่อ C มีขนาดใหญ่ หนึ่งเป็นไปได้คือการใช้ความอดทนหยุดที่เป็นสัดส่วนกับซี นี้จะช่วยลดจำนวนของการทำซ้ำเพื่อให้การแก้ปัญหาโดยตรงจำแนกเชิงเส้นด้วย C ขนาดใหญ่อาจเป็นไปได้ อย่างไรก็ตามในภาคผนวกของรายงานทางเทคนิค(จุงเก่าอาทิตย์และหลิน 2002) เราจะแสดงให้เห็นว่าแม้ในการตั้งค่าเหล่านี้ DSVM กับเมล็ดอัลฟายังคงทำให้เวลาในการคำนวณหลายครั้งเร็วกว่าDSVM เดิมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีขนาดใหญ่เกินไปหยุดความอดทนจะทำให้เกิดการหยุด DSVM กับการแก้ปัญหาที่ไม่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อสรุป
มันพิสูจน์ว่า เราอาจจะได้ใช้อย่างเข้มงวดด้วยการหยุดภาพใน dsvm เมื่อ
C ใหญ่ หนึ่งในความเป็นไปได้ที่จะใช้หยุดความอดทนที่เป็นสัดส่วนกับ
C . นี้จะลดจำนวนการทำซ้ำเพื่อให้ตรงการแก้ไขเชิงเส้นแบบ
ขนาดใหญ่ C อาจจะเป็นไปได้ อย่างไรก็ตาม ในภาคผนวกของรายงานทางเทคนิค
( Chung , เก่า , ดวงอาทิตย์ , หลิน 2002 )เราแสดงให้เห็นว่าแม้แต่ในการตั้งค่าเหล่านี้ dsvm
แอลฟาเมล็ดยังทำให้เวลาคอมพิวเตอร์หลาย ๆ ครั้งเร็วกว่า
dsvm ดั้งเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ นอกจากนี้ ด้วยขนาดใหญ่หยุด
ความอดทนจะทำให้หยุดด้วย
dsvm โซลูชั่นผิด