1樓：劉留
1. 把全域性搜尋替換為遺傳演算法的搜尋；
2. 評估的時候先隨機選100個樣本，得到評分，去掉50%得分最低的特徵，提高樣本數量，直到覆蓋所有；
這兩個方法都可以從這篇文章中找到對應的描述：
High-performance rotation invariant multiview face detection, C Huang, H Ai, Y Li
2樓：楊律
相信你是在糾結訓練時間問題。你可以在weak classifier階段加入篩選，用每乙個特徵來對訓練樣本進行判定，設定乙個正確率閾值或者是取判斷正確率最高的前N個，再使用這部分特徵參與cascade adabboost訓練，這樣會加快很多。
3樓：yafeng deng
這個比較簡單，haar特徵共五類，每類的每個特徵包含多個矩形，每個矩形包括寬度，高度，位置（左上角橫座標和縱座標）共四個引數，在設計特徵時，沒必要上述的四個引數都遍歷去取，只要對位置，高度，寬度按照一定步長取就行了，比如橫座標縱座標資訊按照步長2取，高度和寬度也按照2去取，數量就差不多降低到原來的1/16了，差不多已經滿足你的需求了。當然，這樣由於候選弱分類器變少了，效果會略有下降，可以根據實際物理意義去調一下上述引數。
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易爾山 特徵離散化為的就是生成離散特徵，引入非線性，從而與簡單的模型結合，創造很好的模型效果。特徵離散的方法有三種，等頻分箱，等寬分箱以及優化分箱。特徵離散化 邱錫鵬 主要目的是獲得指數級的表示能力。假如乙個n維的連續向量，即使採用最簡單的每乙個維2值化，也會得到2 n種特徵組合。這種表示方法對LR...
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深度學習在特徵選擇方面如何應用？
akon 基本的搜尋策略按照特徵子集的形成過程可分為以下3種 全域性最優 隨機搜尋和啟發式搜尋.乙個具體的搜尋演算法會採用兩種或多種基本搜尋策略,例如遺傳演算法是一種隨機搜尋演算法,同時也是一種啟發式搜尋演算法.完全搜尋分為窮舉搜尋 Exhaustive 與非窮舉搜尋 Non Exhaustive ...