如何添加新的 class 以恢复 vowpal wabbit 一对一逻辑 classifier？
How to add a new class to resumed vowpal wabbit one-against-all logistic classifier?
我有一个使用一对多 (oaa) 方法的逻辑回归分类器。虽然我目前正在训练分类器识别 15 类，但将来我想向它提供来自 N 个额外 类 的示例，我希望我的分类器能够学习这些示例。但是，使用 --save_resume 选项的 vowpal wabbit 命令不允许我使用 --oaa 来指定 类.
的新总数
我使用 oaa 选项，因为当我进行预测时，我想 select 预测的前 3 个 类 具有最高的真实概率，我使用 --probabilities选项。
如何在使用 --oaa 和 --save_resume 时向我的分类器教授额外的 类？
我最初使用以下方法训练我的分类器：
vw --oaa=15 --loss_function=logistic --save_resume -c --passes 10 -d /tmp/train.vw -f /tmp/model.vw
我恢复训练使用：
vw --loss_function=logistic --save_resume -c --passes 10 -d /tmp/train.vw -i /tmp/model.vw -f /tmp/model.v
我使用以下方法进行预测：
vw -t --probabilities --loss_function=logistic -d /tmp/test.vw -i /tmp/model.vw -p /tmp/predict.vw
然后我检查 predict.vw 和 select 类 的前 3 个最高概率为真。
目前，在使用--save_resume进行多步训练时，无法增加--oaa N中类的数量N。在内部，该模型使用 N 来抵消权重向量，因此您需要破解模型的加载。
您可以尝试从一开始就将 N 设置得足够高，并在第一步中使用 类 1-15，然后在后面的步骤中添加更高数字的 类。由于在线训练的性质，后面的例子对模型的影响更大。
或者，使用 csoaa_ldf，您可以即时指定 类 的数量：不同的 类 可能 可用 每个示例.
我有一个使用一对多 (oaa) 方法的逻辑回归分类器。虽然我目前正在训练分类器识别 15 类，但将来我想向它提供来自 N 个额外 类 的示例，我希望我的分类器能够学习这些示例。但是，使用 --save_resume 选项的 vowpal wabbit 命令不允许我使用 --oaa 来指定 类.
我使用 oaa 选项，因为当我进行预测时，我想 select 预测的前 3 个 类 具有最高的真实概率，我使用 --probabilities选项。
如何在使用 --oaa 和 --save_resume 时向我的分类器教授额外的 类？
我最初使用以下方法训练我的分类器：
vw --oaa=15 --loss_function=logistic --save_resume -c --passes 10 -d /tmp/train.vw -f /tmp/model.vw
我恢复训练使用：
vw --loss_function=logistic --save_resume -c --passes 10 -d /tmp/train.vw -i /tmp/model.vw -f /tmp/model.v
我使用以下方法进行预测：
vw -t --probabilities --loss_function=logistic -d /tmp/test.vw -i /tmp/model.vw -p /tmp/predict.vw
然后我检查 predict.vw 和 select 类 的前 3 个最高概率为真。
目前，在使用--save_resume进行多步训练时，无法增加--oaa N中类的数量N。在内部，该模型使用 N 来抵消权重向量，因此您需要破解模型的加载。
您可以尝试从一开始就将 N 设置得足够高，并在第一步中使用 类 1-15，然后在后面的步骤中添加更高数字的 类。由于在线训练的性质，后面的例子对模型的影响更大。
或者，使用 csoaa_ldf，您可以即时指定 类 的数量：不同的 类 可能 可用 每个示例.