【摘 要】
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在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法.该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题.新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院影像处理系统实验室
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在Bootstrap示例选择算法的基础上提出一种新的嵌入式Bootstrap算法.该算法适用于一大类主动机器学习中训练示例的选择问题.新算法在保持和原Bootstrap算法相当的训练时间的前提下可得到更典型的训练示例集,从而解决了计算条件对训练集规模的限制,使训练所得预测器具有更高的性能.从理论上分析了新算法的有效性,然后将其与原Bootstrap算法分别应用到基于AdaBoost的正面人脸检测任务中进行对比实验,实验结果与理论分析一致.
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