【摘 要】
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针对只有部分训练样本拥有特权信息的特权学习,提出了伪特权信息及相应的SVM＋.一方面,对于无特权信息的样本额外构造伪特权信息,使得这部分样本的松弛变量可在修正空间中预测,
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针对只有部分训练样本拥有特权信息的特权学习,提出了伪特权信息及相应的SVM＋.一方面,对于无特权信息的样本额外构造伪特权信息,使得这部分样本的松弛变量可在修正空间中预测,从而有效地提高了模型泛化能力.可用信息和随机特征都是有效的伪特权信息.另一方面,将真正特权信息用伪特权信息取代,使得全部训练样本的松弛变量都在惟一的修正空间中预测.在实践中发现,至少对于某些真正的特权信息和二分类问题来说,使用一个修正空间可获得更优的泛化能力.在手写数字和人脸表情识别问题上进行的实验结果显示,采用伪特权信息的SVM＋具备一
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