Обрезка влияния Adaboost занимает больше времени для обучения

Документация OpenCV состояния, которые влияют на обрезку, могут быть использованы «для уменьшения времени вычислений для модернизированных моделей с существенной потерей точности». По умолчанию параметр weight_trim_rate равен 0,95. После отключения обучения влиянию путем изменения этого параметра на 0, я на самом деле достиг большого ускорения. При использовании набора данных с 262144 выборками я получаю ускорение в 5 раз. При использовании набора данных в десять раз больше ускорения в 3 раза. Это кажется противоположностью ожидаемого поведения. Кто-нибудь может объяснить, почему это может происходить? Спасибо!

Некоторые примеры данных добавлены ниже. Базовый случай здесь, когда отключение влияния отключено. Это дает точность 95,03 и время поезда 10,607. Когда включена подстройка влияния (по умолчанию 0,95), точность падает до 94,94, как и ожидалось, но время тренировки длится в 5 раз больше.

100 weak classifiers with a max depth of 1
Trim    Accuracy    MSE     Training Time   Percent Speedup
0       95.03        3.989   10.607
0.6      7.88       86.77     1.252          8.472044728
0.7     15.76       78.21     2.319          4.573954291
0.8     33.35       57.73    52.972          0.200237862
0.9     94.68        4.89    52.484          0.202099688
0.95    94.94        4.189   52.31           0.202771937
0.99    95.03        3.99    47.026          0.225556075
0.999   95.02        3.985   44.432          0.238724343

Пример кода:

CvBoost boost;
CvBoostParams boostingParameters;

boostingParameters.boost_type       = CvBoost::REAL;
boostingParameters.weak_count       = 100;
boostingParameters.weight_trim_rate = 0.95;
boostingParameters.max_depth        = 1;
boostingParameters.use_surrogates   = false;
boostingParameters.max_categories   = 2;
boostingParameters.min_sample_count = 100;

boost.train(features, CV_ROW_SAMPLE, responses,
cv::Mat(),
cv::Mat(),
cv::Mat(),
cv::Mat(),
boostingParameters,
false);