Fauvel, Mathieu
Approximation de matrices pour l’apprentissage des hyperparamètres des fonctions noyaux Gaussiennes.
(2013)
In: XXIVème Colloque GRETSI sur le traitement du signal et des images, 3 September 2013 - 6 September 2013 (Brest, France).
(Unpublished)
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(Document in French)
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Abstract
Le problème considéré dans cet article concerne l’optimisation des hyperparamètres d’une fonction noyau Gaussienne à l’aide de mesures de similitude entre matrices. Deux contributions sont proposées : 1) une nouvelle mesure de similarité entre fonctions noyaux et 2) une nouvelle paramétrisation pour les noyaux Gaussiens. Des améliorations des temps de calculs et des taux de bonnes classifications par rapport à la validation croisée pour un classifier k-nn sont obtenues sur des jeux de données standards.
| Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
|---|---|
| HAL Id: | hal-01793294 |
| ProdINRA Id: | 252604 |
| Audience (conference): | International conference without published proceedings |
| Uncontrolled Keywords: | |
| Institution: | French research institutions > Institut National de la Recherche Agronomique - INRA (FRANCE) Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE) |
| Laboratory name: | |
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| Deposited On: | 16 May 2018 12:14 |
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