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7º Seminario: "Real AdaBoost" con Fusión Controlada por Puerta (GCF-RAB)

Resumen: Los algoritmos de clasificación constituidos mediante técnicas cooperativas tipo “boosting” han demostrado excelentes prestaciones y una singular –pero no absoluta– resistencia a la nociva tendencia al sobreajuste.

Aunque atribuida dicha resistencia a la forma de las funciones de coste empleadas en las versiones originales de estos algoritmos, resulta más verosímil la explicación de que su construcción progresiva y el carácter débil de los aprendices que integran los diseños son las causas reales de esa ventaja. La aparición de sobreajuste, sin embargo, es posible en problemas con un número relevante de muestras imposibles de clasificar correctamente. Para reducir esa tendencia, se ha propuesto un amplio número de modificaciones que moderen la influencia de dichas muestras en el progresivo enfatizado que se emplea para construir sucesivos aprendices. Pero es posible otra aproximación: dado que las muestras imposibles reciben excesiva atención, una fusión diferente de la lineal podría limitar los efectos negativos de tal exceso.En esta conferencia se examinará la posibilidad de incorporar una puerta al proceso de fusión de los aprendices de un conjunto “Real AdaBoost”, discutiendo las condiciones convenientes para proceder así y evaluando los resultados de diversas opciones en una serie de aplicaciones tradicionales. Tras presentar las conclusiones del trabajo, se revisarán posibles líneas de mejora y ampliación.

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