一种改进的Adab00st训练算法

摘要：

针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题,提出一种改进的Adaboost训练算法.改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张,并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出,提高了训练结果的检测率.实验结果表明,改进的Adaboost算法在Inria数据集上取得了较好效果.

关键词：误差分布、Adaboost算法、权重更新、正负误差比、分类器输出

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60873147;国家高技术研究发展计划863项目基金2008AA102224;吉林省科技发展计划项目20060527

在线出版日期：2011-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：498-504