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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Accelerated Classifier Training Using the PSL Cascading Structure

verfasst von : Teo Susnjak, Andre L. C. Barczak

Erschienen in: Advances in Neuro-Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper addresses the problem of excessively long classifier training times associated with using the Adaboost algorithm within the framework of a cascade of boosted ensembles (CoBE). We present new test results confirming the acceleration of the training phase and the robustness of the

Parallel

Strong

classifier within the same

Layer

(PSL) training structure recently proposed by [1]. The findings demonstrate a speed up of an order of magnitude over the current training methods without a compromise in accuracy. We also present a modified version of the PSL training structure that further decreases the duration of the training phase while preserving accuracy.

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Metadaten
Titel
Accelerated Classifier Training Using the PSL Cascading Structure
verfasst von
Teo Susnjak
Andre L. C. Barczak
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02490-0_115