강의 늘 잘 보고 있습니다, 건강은 괜찮으신가요??
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다름이 아니라 앙상블에 대해 질문이 있습니다.
만약 다섯 개의 weak한 모델 네트워크에 대해 앙상블을 통해 진행하는데, 예측 결과에 대해 평균을 내지 않고,&nbsp;
다섯 개의 모델이 가지고 있는 weight와 bias에 대한 평균을 가지고 예측을 하게 된다면&nbsp;
기존 앙상블에 비해 성능 차이가 있을까요??? 혹은 앙상블로부터 얻는 이점을 그대로 보장받을 수 있을까요?
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감사합니다.&nbsp;
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안녕하십니까,&nbsp;&nbsp;
건강도 걱정해 주셔서 감사합니다.&nbsp;
오, 이런 아이디어도 있군요.&nbsp; 좋은 생각인것 같습니다.&nbsp;
다만 weaker learner들의 w와 b가 편차가 심할 수 있는데, 이걸 평균하는 것이 도움이 될지는 의문입니다.&nbsp;
그리고 Gradient Descent와 같은 경우는 여러개의 weaker learner가 동시에 있는 개념 보다는 순차 반복적으로 estimator의 w와 b값을 update하는 형식으로 구성되어 있어서, 평균 개념과는 거리가 있습니다.&nbsp;
감사합니다.&nbsp;

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