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A Modification of Solution Optimization in Support Vector Machine Simplification for Classification

  • 2018
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Pham Quoc Thang
Nguyen Thanh Thuy
Hoang Thi Lam
Erschienen in
Information Systems Design and Intelligent Applications
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

The efficient classification ability of support vector machine (SVM) has been shown in many practical applications, but currently it is significantly slower in testing phase than other classification approaches due to large number of support vectors included in the solution. Among different approaches, simplification of support vector machine (SimpSVM) accelerates the test phase by replacing original SVM with a simplified SVM that uses significantly fewer support vectors. Nevertheless, the final aim of the simplification is to try keeping the simplified solution as similar as possible to the original one. To ameliorate this similarity, in this paper, we present a modification of solution optimization in SimpSVM. The proposed approach is based on stochastic optimization. Experiments on benchmark and sign language datasets show improved results by our modification.

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Titel
A Modification of Solution Optimization in Support Vector Machine Simplification for Classification
Verfasst von
Pham Quoc Thang
Nguyen Thanh Thuy
Hoang Thi Lam
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Information Systems Design and Intelligent Applications

Print ISBN: 978-981-10-7511-7

Electronic ISBN: 978-981-10-7512-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7512-4_15
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