libSVM 输出“线搜索在两类概率估计中失败”答案

【问题标题】：libSVM outputs "Line search fails in two-class probability estimates"libSVM 输出“线搜索在两类概率估计中失败”
【发布时间】：2013-05-18 12:36:18
【问题描述】：

当我尝试用 RBF 内核训练 SVM（trainsvm 函数）时，

libSVM 库在训练期间输出“在二分类概率估计中行搜索失败”。

经过训练，模型的训练准确率只有 20%。

我想我可能会漏掉一些东西，它与消息有关。

有关我的项目的更多信息，

我正在处理 PASCAL VOC 动作分类问题。

我正在尝试遵循这种方法。 http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/papers/CVPR09-ScSPM.pdf

有 1300 张训练图像和 11 个类。

制作码本和稀疏编码后，

特征向量的维数为2688。

训练样本数为1370。

【问题讨论】：

我认为表明概率估计缺乏收敛性的消息只是准确性低的结果。修复准确性，其他问题可能会消失。您是如何选择 SVM 的参数的？
我刚刚使用了默认参数 RBF 内核 gamma 是 1/# of features
其实论文作者提供了源码。他使用了其他 svm 库。但是当我采用 svm 库时，结果也和原来的一样差。我认为问题可能出在特征表示上，因为我正在处理与作者不同的数据集。

标签： matlab machine-learning computer-vision svm libsvm

【解决方案1】：

您需要进行网格搜索，或者使用交叉验证，或者使用单独的验证数据集来获得 C 和 gamma 的良好值。 Libsvm 有一个名为 grid.py 的脚本对此很有用。我注意到你用 matlab 标记了这个，使用 grid.py 需要命令行工具和 python 安装（IMO 这通常比使用 matlab 效果更好，特别是如果你有一些大型机器可以并行运行许多作业）。

如果您还没有阅读 libsvm 指南，我建议您阅读：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf‎。

我还建议您最初使用与论文相同的数据集，因为偶尔发布的算法仅适用于为论文选择的数据集。

最后，您可以联系论文的作者。

【讨论】：

谢谢。我现在使用相同的数据集并与 PASCAL 进行比较。
@winnerrrr 我遇到了同样的问题，如果我不指定'b -1'，它就会消失。有什么见解吗？
@Parag 你可能应该问一个新问题。

【解决方案2】：

我向LIBSVM的作者询问了这个警告，他回答说这个警告可以忽略。

【讨论】：