This paper aims to propose the new incremental and parallel training algorithm of proximal support vector machines (Inc-Par-PSVM) tailored on the edge device (i.e. the Jetson Nano) to handle the large-scale ImageNet challenging problem.
Design/methodology/approach
The Inc-Par-PSVM trains in the incremental and parallel manner ensemble binary PSVM classifiers used for the One-Versus-All multiclass strategy on the Jetson Nano. The binary PSVM model is the average in bagged binary PSVM models built in undersampling training data block.
Findings
The empirical test results on the ImageNet data set show that the Inc-Par-PSVM algorithm with the Jetson Nano (Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz, 128-core NVIDIA Maxwell architecture-based graphics processing unit, 4 GB RAM) is faster and more accurate than the state-of-the-art linear SVM algorithm run on a PC [Intel(R) Core i7-4790 CPU, 3.6 GHz, 4 cores, 32 GB RAM].
Originality/value
The new incremental and parallel PSVM algorithm tailored on the Jetson Nano is able to efficiently handle the large-scale ImageNet challenge with 1.2 million images and 1,000 classes.
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Minh Trung, 2014. PHÂN LỚP DỮ LIỆU VỚI GIẢI THUẬT NEWTON SVM. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 32: 35-41
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Minh Trung, Trịnh Trung Hưng, 2014. PHÁT HIỆN MÔN HỌC QUAN TRỌNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 33: 49-57
Đỗ Thanh Nghị, Trần Cao Đệ, 2014. KếT HợP NGữ NGHĩA VớI MÔ HìNH TúI Từ Để CảI TIếN GIảI THUậT K LáNG GIềNG TRONG PHÂN LớP VăN BảN NGắN. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 34: 66-73
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Nhị Gia Vinh, Văn Phạm Đăng Trí, 2013. SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO LƯỢNG MƯA CHO THÀNH PHỐ CẦN THƠ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 80-90
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, 2013. PHÂN LOẠI VĂN BẢN: MÔ HÌNH TÚI TỪ VÀ TẬP HỢP MÔ HÌNH MÁY HỌC TỰ ĐỘNG. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 28: 9-16
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên