在序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法训练过程中,采用标准的KKT(Karush-Kuhn-
Tucker)条件作为停机准则会导致训练后期速度下降。由最优化理论可知,当对偶间隙为零时,凸二次优化问题同样可以取得全局最优解。因此本文将对偶间隙与标准KKT条件同时作为SMO算法的停机准则,从而提出了改进停机准则的SMO算法。在保证训练精度的情况下,提高了SMO算法的训练速度。通过对一维和二维函数的两个仿真实验,验证了改进SMO算法的有效性。
2021-10-07 21:12:28
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论文研究
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