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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 154 - 159 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.2.154
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앙상블 기법은 여러 모델을 종합하여 최종 판단을 산출하는 기계 학습 기법으로서 딥러닝 모델의 성능 향상을 보장한다. 하지만 대부분의 기법은 앙상블만을 위한 추가적인 모델 또는 별도의 연산을 요구한다. 이에 우리는 앙상블 기법을 교차 검증 방법과 결합하여 앙상블 연산을 위한 비용을 줄이며 일반화 성능을 높이는 교차 검증 앙상블 기법을 제안한다. 본 기법의 효과를 입증하기 위해 MRPC, RTE 데이터셋과 BiLSTM, CNN, ELMo, BERT 모델을 이용하여 기존 앙상블 기법보다 향상된 성능을 보인다. 추가로 교차 검증에서 비롯한 일반화 원리와 교차 검증 변수에 따른 성능 변화에 대하여 논의한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 교차 검증 앙상블
4. 실험
5. 논의
6. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
L. Breiman, "Bagging predictors," Machine Learning, Vol. 24, No. 2, pp. 123-140, 1996.
H. Chen, S. Lundberg, and S.-I. Lee, "Checkpoint ensem-bles: Ensemble methods from a single training process," arXiv preprint arXiv:1710.03282, 2017.
A. Wang, A. Singh, J. Michael, F. Hill, O. Levy, and S. R.Bowman, "Glue: A multi-task benchmark and analysisplatform for natural language understanding," EMNLP2018, p. 353, 2018.
Y. Kim, "Convolutional neural networks for sentenceclassification," Proc. of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 1746-1751, 2014.
Peters, Matthew E., et al., "Deep contextualized word representations," arXiv preprint arXiv:1802.05365 (2018).
H. Chen, S. Lundberg, and S.-I. Lee, "Checkpoint ensem-bles: Ensemble methods from a single training process," arXiv preprint arXiv:1710.03282, 2017.
A. Wang, A. Singh, J. Michael, F. Hill, O. Levy, and S. R.Bowman, "Glue: A multi-task benchmark and analysisplatform for natural language understanding," EMNLP2018, p. 353, 2018.
Y. Kim, "Convolutional neural networks for sentenceclassification," Proc. of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 1746-1751, 2014.
Peters, Matthew E., et al., "Deep contextualized word representations," arXiv preprint arXiv:1802.05365 (2018).
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