AdaBoost
அடாபூஸ்ட், அடாப்டிவ் பூஸ்டிங் என்பதன் சுருக்கம், 1995 ஆம் ஆண்டில் யோவ் பிராயண்ட் மற்றும் ராபர்ட் ஷாபைர் ஆகியோரால் வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு புள்ளிவிவர வகைப்பாடு மெட்டா-அல்காரிதம் ஆகும், அவர்கள் தங்கள் பணிக்காக 2003 கோடல் பரிசை வென்றனர். செயல்திறனை மேம்படுத்த பல வகையான கற்றல் வழிமுறைகளுடன் இணைந்து இதைப் பயன்படுத்தலாம். மற்ற கற்றல் வழிமுறைகளின் வெளியீடு ('பலவீனமான கற்பவர்கள்') ஒரு எடையுள்ள தொகையாக இணைக்கப்படுகிறது, இது உயர்த்தப்பட்ட வகைப்பாட்டின் இறுதி வெளியீட்டைக் குறிக்கிறது. வழக்கமாக, அடாபூஸ்ட் பைனரி வகைப்பாட்டிற்காக வழங்கப்படுகிறது, இருப்பினும் இது உண்மையான கோட்டில் பல வகுப்புகள் அல்லது வரம்புக்குட்பட்ட இடைவெளிகளுக்கு பொதுமைப்படுத்தப்படலாம். முந்தைய வகைப்படுத்திகளால் தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட அந்த நிகழ்வுகளுக்கு ஆதரவாக அடுத்தடுத்த பலவீனமான கற்பவர்கள் மாற்றப்படுகிறார்கள் என்ற பொருளில் அடா பூஸ்ட் தகவமைப்பு ஆகும். சில சிக்கல்களில் இது மற்ற கற்றல் வழிமுறைகளை விட அதிகப்படியான சிக்கலுக்கு குறைவாக பாதிக்கப்படலாம். தனிப்பட்ட கற்பவர்கள் பலவீனமாக இருக்கலாம், ஆனால் ஒவ்வொருவரின் செயல்திறனும் சீரற்ற யூகத்தை விட சற்று சிறப்பாக இருக்கும் வரை, இறுதி மாதிரி ஒரு வலுவான கற்பவருடன் ஒன்றிணைவதை நிரூபிக்க முடியும். அடா பூஸ்ட் பொதுவாக பலவீனமான அடிப்படை கற்பவர்களை (முடிவு ஸ்டம்புகள் போன்றவை) இணைக்கப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், இது வலுவான அடிப்படை கற்பவர்களை (ஆழமான முடிவு மரங்கள் போன்றவை) திறம்பட இணைக்க முடியும் என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, இது இன்னும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்குகிறது. ஒவ்வொரு கற்றல் வழிமுறையும் சில சிக்கல் வகைகளை மற்றவர்களை விட சிறப்பாகப் பொருத்த முனைகிறது, மேலும் பொதுவாக ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் உகந்த செயல்திறனை அடைவதற்கு முன்பு சரிசெய்ய பல வேறுபட்ட அளவுருக்கள் மற்றும் உள்ளமைவுகளைக் கொண்டுள்ளது. அடா பூஸ்ட் (பலவீனமான கற்றவர்களாக முடிவெடுக்கும் மரங்களுடன்) பெரும்பாலும் பெட்டிக்கு வெளியே உள்ள சிறந்த வகைப்பாட்டாளர் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. முடிவு மரம் கற்றலுடன் பயன்படுத்தப்படும்போது, ஒவ்வொரு பயிற்சி மாதிரியின் ஒப்பீட்டு 'கடினத்தன்மை' பற்றிய அடாபூஸ்ட் வழிமுறையின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் சேகரிக்கப்பட்ட தகவல்கள் மரம் வளரும் வழிமுறையில் செலுத்தப்படுகின்றன, இதனால் பிற்கால மரங்கள் வகைப்படுத்த கடினமான எடுத்துக்காட்டுகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன. பயிற்சி அடா பூஸ்ட் என்பது உயர்த்தப்பட்ட வகைப்பாட்டைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான ஒரு குறிப்பிட்ட முறையைக் குறிக்கிறது. ஊக்குவிக்கப்பட்ட வகைப்பாட்டாளர் என்பது ஒவ்வொருவரும் பலவீனமான கற்றவராக இருக்கும் வடிவத்தின் வகைப்பாட்டாளராகும், இது ஒரு பொருளை உள்ளீடாக எடுத்து பொருளின் வகுப்பைக் குறிக்கும் மதிப்பைத் தருகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இரண்டு-வகுப்பு சிக்கலில், பலவீனமான கற்பவரின் வெளியீட்டின் அடையாளம் கணிக்கப்பட்ட பொருள் வகுப்பை அடையாளம் காட்டுகிறது மற்றும் முழுமையான மதிப்பு அந்த வகைப்பாட்டில் நம்பிக்கையை அளிக்கிறது. இதேபோல், மாதிரி நேர்மறை வகுப்பில் இருந்தால்-வது வகைப்படுத்தல் நேர்மறையாகவும், இல்லையெனில் எதிர்மறையாகவும் இருக்கும். ஒவ்வொரு பலவீனமான கற்பவரும் ஒரு வெளியீட்டு கருதுகோளை உருவாக்குகிறார், இது பயிற்சி தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் ஒரு கணிப்பை சரிசெய்கிறது. ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும், ஒரு பலவீனமான கற்பவர் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு, ஒரு குணகம் ஒதுக்கப்படுகிறது, இதன் விளைவாக-நிலை உயர்த்தப்பட்ட வகைப்பாட்டின் மொத்த பயிற்சி பிழை குறைக்கப்படுகிறது. பயிற்சியின் முந்தைய கட்டம் வரை கட்டமைக்கப்பட்ட ஊக்குவிக்கப்பட்ட வகைப்பாட்டாளர் இங்கே உள்ளார், மேலும் பலவீனமான கற்றவர் இறுதி வகைப்பாட்டாளருடன் கூடுதலாக பரிசீலிக்கப்படுகிறார். எடை பயிற்சி செயல்முறையின் ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும், பயிற்சி தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் ஒரு எடை ஒதுக்கப்படுகிறது, இது அந்த மாதிரியின் தற்போதைய பிழைக்கு சமம். இந்த எடைகளை பலவீனமான கற்பவரின் பயிற்சியில் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, பெரிய எடையுள்ள மாதிரிகளின் தொகுப்புகளைப் பிரிப்பதற்கு சாதகமான முடிவு மரங்களை வளர்க்கலாம். வழித்தோன்றல் இந்த வழித்தோன்றல் ரோஜாஸ் (2009) ஐப் பின்பற்றுகிறதுஃ ஒவ்வொரு உருப்படியும் ஒரு தொடர்புடைய வகுப்பைக் கொண்ட ஒரு தரவு தொகுப்பு மற்றும் பலவீனமான வகைப்படுத்திகளின் தொகுப்பு என்று வைத்துக்கொள்வோம், அவை ஒவ்வொன்றும் ஒவ்வொரு உருப்படிக்கும் ஒரு வகைப்பாட்டை வெளியிடுகின்றன. - th மறு செய்கைக்குப் பிறகு நமது உயர்த்தப்பட்ட வகைப்படுத்தியானது வடிவத்தின் பலவீனமான வகைப்படுத்திகளின் நேரியல் கலவையாகும்ஃ, அங்கு வர்க்கம் அடையாளமாக இருக்கும். - th மறு செய்கையில் மற்றொரு பலவீனமான வகைப்பாட்டைச் சேர்ப்பதன் மூலம் இதை ஒரு சிறந்த உயர்த்தப்பட்ட வகைப்பாட்டிற்கு விரிவுபடுத்த விரும்புகிறோம், மற்றொரு எடையுடன்ஃ எனவே எந்த பலவீனமான வகைப்பாடானது சிறந்த தேர்வு, அதன் எடை என்னவாக இருக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்க வேண்டும். ஒவ்வொரு தரவு புள்ளியிலும் அதன் அதிவேக இழப்பின் கூட்டுத்தொகையாக மொத்த பிழையை பின்வருமாறு வரையறுக்கிறோம்ஃ லெட்டிங் மற்றும் ஃபார், நம்மிடம் உள்ளதுஃ இந்த கூட்டுத்தொகையை (எனவே) சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவு புள்ளிகளுக்கும் தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்டவற்றுக்கும் இடையில் பிரிக்கலாம் (எனவே): இந்த சமன்பாட்டின் வலது புறத்தின் ஒரே பகுதி மட்டுமே இருப்பதால், அதைக் குறைப்பதைக் காண்கிறோம், அதாவது [அதைக் கருதி] குறைப்பதாகும். குறைந்த எடையுள்ள பிழையுடன் (எடைகளுடன்) பலவீனமான வகைப்படுத்தல். நாம் இப்போது தீர்மானித்தவற்றுடன் குறைக்கப்படும் விரும்பிய எடையைத் தீர்மானிக்க, நாம் வேறுபடுத்திக் காட்டுகிறோம்ஃ அதிர்ஷ்டவசமாக இதை பூஜ்ஜியமாக அமைக்கும்போது குறைந்தபட்சம் நிகழ்கிறது, பின்னர் விளைச்சலுக்காக தீர்க்கிறதுஃ பலவீனமான வகைப்பாட்டின் எடையுள்ள பிழை விகிதத்தை நாம் கணக்கிடுகிறோம், எனவே அது பின்வருமாறுஃ இது எதிர்மறை உள்நுழைவு செயல்பாடு 0.5 ஆல் பெருக்கப்படுகிறது. ஒரு செயல்பாடாக குவிந்திருப்பதால், இந்த புதிய வெளிப்பாடு இழப்பு செயல்பாட்டின் உலகளாவிய குறைந்தபட்சத்தை அளிக்கிறது. குறிப்புஃ பலவீனமான கற்பவர் பக்கச்சார்பானவராக () இருக்கும்போது, பல லீவ்ஸ் () இருக்கும்போது அல்லது வேறு ஏதேனும் செயல்பாடு இருக்கும்போது மட்டுமே இந்த வழித்தோன்றல் பொருந்தும், மற்ற சந்தர்ப்பங்களில் இது ஒரு நல்ல தொடக்க யூகமாக இருக்கலாம். இவ்வாறு நாம் அடா பூஸ்ட் வழிமுறையைப் பெற்றோம்ஃ ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும், மொத்த எடையுள்ள பிழையைக் குறைக்கும் வகைப்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், பிழை விகிதத்தைக் கணக்கிட இதைப் பயன்படுத்தவும், எடையைக் கணக்கிட இதைப் பயன்படுத்தவும், இறுதியாக உயர்த்தப்பட்ட வகைப்பாட்டை மேம்படுத்த இதைப் பயன்படுத்தவும். ஊக்குவிப்பை அதிகரிப்பதற்கான புள்ளிவிவர புரிதல் என்பது நேரியல் பின்னடைவின் ஒரு வடிவமாகும், இதில் ஒவ்வொரு மாதிரியின் அம்சங்களும் சில பலவீனமான கற்பவரின் வெளியீடுகளாகும். பின்னடைவு பொதுமைப்படுத்தலை இழக்காமல் முடிந்தவரை துல்லியமாக பொருந்த முயற்சிக்கும்போது, பொதுவாக குறைந்தபட்ச சதுர பிழையைப் பயன்படுத்துகிறது, அதேசமயம் அடா பூஸ்ட் பிழை செயல்பாடு இறுதி முடிவின் அடையாளம் மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகிறது என்ற உண்மையை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்கிறது, இதனால் பிழையை அதிகரிக்காமல் 1 ஐ விட மிகப் பெரியதாக இருக்கலாம். இருப்பினும், மாதிரிக்கான பிழையின் அதிவேக அதிகரிப்பு அதிகரிக்கிறது. இதன் விளைவாக அவுட்லையர்களுக்கு அதிகப்படியான எடைகள் ஒதுக்கப்படுகின்றன. அதிவேக பிழை செயல்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் ஒரு அம்சம் என்னவென்றால், இறுதி சேர்க்கை மாதிரியின் பிழை ஒவ்வொரு கட்டத்தின் பிழையின் விளைபொருளாகும், அதாவது. எனவே அடா பூஸ்ட் வழிமுறையில் உள்ள எடை புதுப்பிப்பு ஒவ்வொரு கட்டத்திற்குப் பிறகும் பிழையை மறுபரிசீலனை செய்வதற்கு சமம் என்பதைக் காணலாம். இழப்பு செயல்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் நிறைய நெகிழ்வுத்தன்மை அனுமதிக்கப்படுகிறது. இழப்பு செயல்பாடு மோனோடோனிக் மற்றும் தொடர்ந்து வேறுபடுத்தக்கூடியதாக இருக்கும் வரை, வகைப்படுத்துபவர் எப்போதும் தூய்மையான தீர்வுகளை நோக்கி இயக்கப்படுகிறார். ஜாங் (2004) குறைந்தபட்ச சதுரங்களின் அடிப்படையில் ஒரு இழப்புச் செயல்பாட்டை வழங்குகிறது, இது ஒரு மாற்றியமைக்கப்பட்ட ஹூபர் இழப்புச் செயல்பாடாகும்ஃ இந்த செயல்பாடு 1 அல்லது-1 க்கு அருகில் உள்ள லாஜிட்பூஸ்டை விட நன்கு நடத்தப்படுகிறது, மாற்றப்படாத குறைந்தபட்ச சதுரங்களைப் போலல்லாமல் 'அதிக நம்பிக்கையுடன்' கணிப்புகளை () தண்டிக்காது, மேலும் நான்கு மடங்கு அல்லது அதிவேகத்திற்கு மாறாக, 1 க்கும் அதிகமான நம்பிக்கையுடன் தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளை மட்டுமே தண்டிக்கிறது, இதனால் அவுட்லையர்களின் விளைவுகளுக்கு குறைவாக பாதிக்கப்படுகிறது. சாய்வு இறங்கு ஊக்குவிப்பு ஊக்குவிப்பு என்பது குவிந்த செயல்பாடுகளின் தொகுப்பின் மீது குவிந்த இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைப்பதாகக் காணலாம். குறிப்பாக, அடாபூஸ்டால் குறைக்கப்படும் இழப்பு அதிவேக இழப்பாகும், அதே நேரத்தில் லாஜிட்பூஸ்ட் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவைச் செய்து, குறைக்கிறது. சாய்வு இறங்கு ஒப்புமையில், ஒவ்வொரு பயிற்சி புள்ளிக்கும் வகைப்பாட்டின் வெளியீடு n-பரிமாண இடத்தில் ஒரு புள்ளியாகக் கருதப்படுகிறது, அங்கு ஒவ்வொரு அச்சும் ஒரு பயிற்சி மாதிரியுடன் ஒத்திருக்கிறது, ஒவ்வொரு பலவீனமான கற்பவரும் நிலையான நோக்குநிலை மற்றும் நீளத்தின் திசையனுடன் ஒத்திருக்கிறது, மேலும் குறிக்கோள் இலக்கு புள்ளியை அடைவது (அல்லது இழப்பு செயல்பாட்டின் மதிப்பு அந்த கட்டத்தில் உள்ள மதிப்பை விட குறைவாக இருக்கும் எந்த பகுதியும்), மிகக் குறைந்த படிகளில். இவ்வாறு அடா பூஸ்ட் வழிமுறைகள் காச்சி (செங்குத்தான சாய்வைக் கண்டறிந்து, சோதனை பிழையைக் குறைக்கத் தேர்ந்தெடுக்கவும்) அல்லது நியூட்டன் (சில இலக்கு புள்ளியைத் தேர்ந்தெடுத்து, அந்த புள்ளிக்கு மிக நெருக்கமாகக் கொண்டிருப்பதைக் கண்டறியவும்) பயிற்சி பிழையின் உகப்பாக்கத்தை செய்கின்றன. எடுத்துக்காட்டு வழிமுறை (டிஸ்கிரீட் அடா பூஸ்ட்) பின்வருவனவற்றுடன்ஃ மாதிரிகள் விரும்பிய வெளியீடுகள் ஆரம்ப எடைகள் பிழை செயல்பாடு பலவீனமான கற்றவர்களுக்கு அமைக்கப்பட்டது பின்வருவனவற்றைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்ஃ குறைக்கும் பலவீனமான கற்றவரைக் கண்டறியவும், தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட புள்ளிகளுக்கான எடையுள்ள தொகை பிழையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் குழுவிற்குச் சேர்க்கவும்ஃ எடைகளைப் புதுப்பிக்கவும்ஃ ஏனெனில் மறுசீரமைப்பதில் (குறிப்புஃ ஒவ்வொரு கட்டத்திலும், இது புதிய எடைகளின் கணக்கீட்டை எளிதாக்கும் என்பதைக் காட்டலாம்.) மாறுபாடுகள் ரியல் அடா பூஸ்ட் முடிவு மரங்களின் வெளியீடு ஒரு வர்க்க நிகழ்தகவு மதிப்பீடு, நேர்மறை வகுப்பில் உள்ள நிகழ்தகவு. ஃப்ரீட்மேன், ஹேஸ்டி மற்றும் திப்ஷிரானி ஆகியோர் சில நிலையானவற்றுக்கு (பொதுவாக எடையுள்ள குறைந்தபட்ச சதுர பிழையைப் பயன்படுத்தி தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள்) ஒரு பகுப்பாய்வு மினிமைசரைப் பெறுகிறார்கள்ஃ எனவே, முழு மரத்தின் வெளியீட்டை சில நிலையான மதிப்பால் பெருக்குவதற்குப் பதிலாக, ஒவ்வொரு இலை முனையும் அதன் முந்தைய மதிப்பின் லாஜிட் உருமாற்றத்தின் பாதியாக வெளியீடாக மாற்றப்படுகிறது. லாஜிட்பூஸ்ட் லாஜிட்பூஸ்ட் என்பது அடா பூஸ்ட் முறைக்கு நிறுவப்பட்ட தளவாட பின்னடைவு நுட்பங்களின் பயன்பாட்டைக் குறிக்கிறது. y ஐப் பொறுத்தவரை பிழையைக் குறைப்பதற்குப் பதிலாக, பலவீனமான கற்பவர்கள் (எடையுள்ள குறைந்தபட்ச சதுரங்கள்) பிழையைக் குறைக்கத் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள், அது நியூட்டன்-ராப்சன் தோராயமாக இருக்கும் கட்டத்தில் பதிவு-வாழ்வாதார பிழையின் மினிமைசரின் குறிக்கோள் ஆகும், மேலும் பலவீனமான கற்பவர் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார் கற்றவர் எடையுள்ள குறைந்தபட்ச சதுரங்களால் சிறந்த தோராயமாக மதிப்பிடுகிறார். p 1 அல்லது 0 ஐ நெருங்கும்போது, இன் மதிப்பு மிகவும் சிறியதாகிவிடும், மேலும் தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளுக்கு பெரியதாக இருக்கும் z சொல், இயந்திர துல்லியமான ரவுண்டிங் பிழைகள் காரணமாக எண்ணியல் ரீதியாக நிலையற்றதாக மாறும். முந்தைய ஊக்குவிப்பு வழிமுறைகள் பேராசையுடன் தேர்வு செய்யும் போது, ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் ஒட்டுமொத்த சோதனை பிழையை முடிந்தவரை குறைத்து, ஜென்டல்பூஸ்ட் ஒரு வரம்புக்குட்பட்ட படி அளவைக் கொண்டுள்ளது. குறைப்பதற்காக தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, மேலும் குணகம் பயன்படுத்தப்படுவதில்லை. எனவே, ஒரு பலவீனமான கற்பவர் சரியான வகைப்பாட்டு செயல்திறனை வெளிப்படுத்தும் விஷயத்தில், ஜென்டல்பூஸ்ட் சரியாக சமமாக தேர்வு செய்கிறார், அதே நேரத்தில் செங்குத்தான வம்சாவளி வழிமுறைகள் அமைக்க முயற்சிக்கின்றன. ஜென்டல்பூஸ்டின் நல்ல செயல்திறன் பற்றிய அனுபவபூர்வமான அவதானிப்புகள், அதிகப்படியான பெரிய மதிப்புகளை அனுமதிப்பது மோசமான பொதுமைப்படுத்தல் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும் என்ற ஷாபைர் மற்றும் சிங்கரின் கருத்தை ஆதரிப்பதாகத் தெரிகிறது. முன்கூட்டிய பணிநீக்கம் ஊக்குவிக்கப்பட்ட வகைப்பான்களின் செயலாக்கத்தை விரைவுபடுத்துவதற்கான ஒரு நுட்பம், முன்கூட்டிய பணிநீக்கம் என்பது ஒவ்வொரு சாத்தியமான பொருளையும் இறுதி வகைப்பாட்டின் பல அடுக்குகளுடன் மட்டுமே சோதிப்பதைக் குறிக்கிறது, இது சில நம்பிக்கை வரம்பை பூர்த்தி செய்யத் தேவையானது, பொருளின் வகுப்பை எளிதில் தீர்மானிக்கக்கூடிய நிகழ்வுகளுக்கான கணக்கீட்டை விரைவுபடுத்துகிறது. அத்தகைய ஒரு திட்டம் வயோலா மற்றும் ஜோன்ஸ் அறிமுகப்படுத்திய பொருள் கண்டறிதல் கட்டமைப்பாகும்ஃ நேர்மறையை விட கணிசமாக அதிக எதிர்மறை மாதிரிகளைக் கொண்ட ஒரு பயன்பாட்டில், தனித்தனி பூஸ்ட் வகைப்படுத்திகளின் ஒரு அடுக்கு பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது, ஒவ்வொரு கட்டத்தின் வெளியீடும் பக்கச்சார்பானது, இதனால் நேர்மறை மாதிரிகளில் சில ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சிறிய பகுதியினர் எதிர்மறையாக தவறாக பெயரிடப்படுகிறார்கள், மேலும் ஒவ்வொரு கட்டத்திற்குப் பிறகும் எதிர்மறையாக குறிக்கப்பட்ட அனைத்து மாதிரிகளும் நிராகரிக்கப்படுகின்றன. எதிர்மறை மாதிரிகளில் 50 சதவீதம் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் வடிகட்டப்பட்டால், மிகக் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான பொருள்கள் மட்டுமே முழு வகைப்பாட்டின் வழியாகச் செல்லும், இது கணக்கீட்டு முயற்சியைக் குறைக்கும். இந்த முறை பின்னர் பொதுமைப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் உகந்த வரம்புகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான ஒரு சூத்திரத்துடன் சில விரும்பிய தவறான நேர்மறை மற்றும் தவறான எதிர்மறை விகிதத்தை அடைய. புள்ளிவிவரத் துறையில், மிதமான பரிமாணத்தின் சிக்கல்களுக்கு அடா பூஸ்ட் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் இடத்தில், முன்கூட்டியே நிறுத்துவது அதிகப்படியான பொருத்துதலைக் குறைப்பதற்கான ஒரு உத்தியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரிகளின் சரிபார்ப்பு தொகுப்பு பயிற்சி தொகுப்பிலிருந்து பிரிக்கப்படுகிறது, பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகளில் வகைப்பாட்டின் செயல்திறன் சரிபார்ப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது, மேலும் பயிற்சி தொகுப்பில் செயல்திறன் தொடர்ந்து மேம்படுகையில் சரிபார்ப்பு மாதிரியின் செயல்திறன் குறைந்து காணப்பட்டால் பயிற்சி நிறுத்தப்படுகிறது. முற்றிலும் திருத்தும் வழிமுறைகள் அடா பூஸ்டின் செங்குத்தான வம்சாவளி பதிப்புகளுக்காக, சோதனை பிழையைக் குறைக்க ஒவ்வொரு அடுக்கு t யிலும் தேர்ந்தெடுக்கப்படும், அடுத்த அடுக்கு சேர்க்கப்பட்டது அடுக்கு t இலிருந்து அதிகபட்சமாக சுயாதீனமாக இருப்பதாகக் கூறப்படுகிறதுஃ கற்றவர் t ஐப் போன்ற பலவீனமான கற்றவர் t + 1 ஐத் தேர்வு செய்வது சாத்தியமில்லை. இருப்பினும், t + 1 முந்தைய வேறு சில அடுக்குகளுக்கு ஒத்த தகவல்களைத் தயாரிக்கும் வாய்ப்பு உள்ளது. LPBoost போன்ற முற்றிலும் திருத்தும் வழிமுறைகள், ஒவ்வொரு படிநிலைக்குப் பிறகும் ஒவ்வொரு குணகத்தின் மதிப்பையும் மேம்படுத்துகின்றன, அதாவது சேர்க்கப்பட்ட புதிய அடுக்குகள் எப்போதும் முந்தைய ஒவ்வொரு அடுக்கிலிருந்தும் அதிகபட்சமாக சுயாதீனமாக இருக்கும். பின்னிணைப்பு, நேரியல் நிரலாக்கம் அல்லது வேறு ஏதேனும் முறை மூலம் இதைச் சாதிக்க முடியும். சீரமைப்பு அறுவடை என்பது மேம்படுத்தப்பட்ட வகைப்பாட்டின் நினைவகம் மற்றும் செயல்படுத்தும் நேர செலவை மேம்படுத்துவதற்காக மோசமாக செயல்படும் பலவீனமான வகைப்படுத்திகளை அகற்றும் செயல்முறையாகும். முற்றிலும் திருத்தும் பயிற்சியுடன் இணைந்து குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும் எளிய முறைகள், எடை-அல்லது விளிம்பு-ட்ரிம்மிங் ஆகும்ஃ சில பலவீனமான வகைப்பாட்டின் குணகம் அல்லது மொத்த சோதனை பிழையின் பங்களிப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்குக் கீழே வரும்போது, அந்த வகைப்படுத்தல் கைவிடப்படுகிறது. மார்ஜினாந்து & டயட்டெரிச் டிரிம்மிங்கிற்கான ஒரு மாற்று அளவுகோலை பரிந்துரைத்தனர்ஃ பலவீனமான வகைப்படுத்திகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும், இதனால் குழுமத்தின் பன்முகத்தன்மை அதிகரிக்கப்படுகிறது. இரண்டு பலவீனமான கற்பவர்கள் மிகவும் ஒத்த வெளியீடுகளை உருவாக்கினால், அவற்றில் ஒன்றை அகற்றி, மீதமுள்ள பலவீனமான கற்பவரின் குணகத்தை அதிகரிப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும். கோபூஸ்டிங் பிரவுன்பூஸ்ட் சாய்வு ஊக்குவிக்கும் குறிப்புகளை ஒருங்கிணைக்கும் பூட்ஸ்ட்ராப் தொகுப்பையும் பார்க்கவும் யோவ் பிராயண்ட் மற்றும் ராபர்ட் E.Schapire இன் அசல் காகிதத்தை மேலும் படிக்கவும், அங்கு அடா பூஸ்ட் முதன்முதலில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. பூஸ்டிங் அல்காரிதமின் விளிம்பு விளக்கத்தில். விளிம்பு பற்றிய சந்தேகம் குறித்து ஊக்குவிப்பு பற்றிய விளக்கம். வகைப்படுத்தல் வழிமுறைகள் ஒருங்கிணைந்த கற்றல்