RBFカーネルでSVM(trainsvm関数)を訓練しようとしたところ、
libSVM ライブラリは、トレーニング中に「2 クラスの確率推定で Line search fails」を出力します。
トレーニング後のモデルのトレーニング精度はわずか 20% です。
メッセージに関連する何かを見落としている可能性があると思います。
私のプロジェクトの詳細については、
私は PASCAL VOC アクション分類問題を扱っています。
私はこの方法に従おうとしています。 http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/papers/CVPR09-ScSPM.pdf
1300 のトレーニング イメージと 11 のクラスがあります。
コードブックとスパースコーディングを作成した後、
特徴ベクトルの次元は 2688 です。
トレーニング例の数は 1370 です。
C とガンマの適切な値を取得するには、交差検証を使用するか、別の検証データ セットを使用して、グリッド検索を行う必要があります。Libsvm には、これに役立つ grid.py というスクリプトがあります。grid.py を使用するには、コマンド ライン ツールと Python のインストールが必要です (IMO は、特に、複数のジョブを並行して実行する大きなマシンがある場合は、matlab よりも一般的にうまく機能します)。
まだ読んでいない場合は、libsvm ガイドを読むことをお勧めします: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf。
また、ときどき公開されるアルゴリズムは、論文用に選択されたデータセットでのみ適切に機能するため、最初は論文に使用したものと同じデータセットを使用することをお勧めします。
最後に、論文の著者に連絡することができます。
この警告について LIBSVM の作成者に尋ねたところ、彼はこの警告は無視できると答えました。