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极夜.潜的博客

 
 
 

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svm-light、libsvm 和 svmtorch(torch)  

2010-11-24 19:20:28|  分类: Research |  标签: |举报 |字号 订阅

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http://hi.baidu.com/superdxf/blog/item/b169cc1686d38a4f21a4e9ee.html
最近用了这两种software去测试打手机,发觉svmlight速度比较快,准确率还可以,而且便于操作,而libsvm在train的时候速度不够快,而且操作起来挺麻烦,更重要的是在c++中测试单个图片的时候非常慢,一张576*720的图片要费3秒左右的时间,几乎是svmlight的三倍!这个无论如何优化都不可能提高太大,虽然准确率还可以,但是毕竟速度太慢,用在trecvid上面根本不work,还是将注意力转移到svmlight上面来,用mask的方法去除一些区域,然后选择更好的正样本,加上PCA,再对每个块进行大小scale的调整,测试一下,看看结果如何再说吧!

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98b96001000ald.html
今天做了七组实验,数据集采取的是UCI的数据集,a1a-a7a,SVMlight采用的是默认的参数设置,其实本来开始使用RBF的呢,效果很烂,后来改为poly的也不行,最后实在不行了,偶然的用线性的做了一次,结果效果最好,说明其实很多时候数据线性可分可能性还是很大的。当然因为数据都是向量的形式提供的,我们没有办法知道这些向量背后的意义是什么。LIBSVM用的也是线性的,为了对比的需要我们同样采用的是最简单的形式,是c-SVM的形式。没有采用启发式原则,这点让笨笨有点疑惑,因为从理论上来说如果采用启发式原则正确率会高一些,但是实际却相反。针对这两种算法比较了它们呢的traing time和predicte time和accuracy,可以看到libsvm和svmlight的accuracy是相当的,但是时间就差很多了,svmlight要比libsvm快了很多倍,而且在predict时除了IO操作之外,svmlight几乎没有使用cpu的时间,再一次证明了svmlight的强大优势。其实本来对HeroSVM抱有很大的希望,因为它比SVMlight还要快9-10左右,这个相当好了,但是不开源需要money,近期又不对外了,所以很是郁闷,精力再一次转换到了SVMlight身上了。

http://www.newsmth.net/bbsanc.php?path=/groups/sci.faq/AI/SourceCodes/M.1202657568.T0
我做过一些测试,二类问题SVMlight要比libsvm快很多。
svmlight是用c写的,结构化程度不高,读起来可能有点费力;libsvm要清晰一点;但是和svmtorch比起来感觉还是torch要好一些。

http://whalebox.blogspot.com/2008/03/libsvmsvm-light-zz.html
其中,libsvm似乎是从svm-light基础上发展起来的。但是在解二次规划的方法上,没有完全沿用svm-light的方法。我做了些简单的实验,发现普遍来说,svm-light比libsvm快,而且效果好一些。不知道有没有大侠对他们有研究,比较一些如何?不过,libsvm很容易使用,很容易被集成在自己的cpp工程中,svm-light似乎很麻烦吧,呵呵。

各种SVM程序的比较:
http://hi.baidu.com/oliveai/blog/item/50e6c5ceba62bb3fb600c8a1.html
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