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标准SVM(使用SMO等优化算法)的训练时间复杂度介于O(n²)到O(n³)之间,样本量从1000增加到10000理论耗时可能增加100到1000倍
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7/19/2026
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UnverifiedSVM训练运行时间由训练次数与单次训练复杂度共同决定,而非仅取决于数据量大小81% similarUnverified手工取极值样本会引入离群点,使支持向量数量激增,迫使SVM构建更复杂的决策边界并延长训练时间76% similarUnverifiedFine-tuning在预训练模型基础上用数千至数万条领域数据二次更新参数,更适合固定格式输出、高度专业化的垂直场景,知识更新灵活性较低68% similarUnverified实际Agent Tuning项目中数据准备、超参调优、多次实验迭代的总成本通常是单次训练的5-10倍68% similarUnverified大模型训练阶段的能耗约为推理阶段的数百倍68% similar
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