선생님, 질문이 있습니다.
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작성한 질문수 72
강의 늘 잘 보고 있습니다, 건강은 괜찮으신가요??
다름이 아니라 앙상블에 대해 질문이 있습니다.
만약 다섯 개의 weak한 모델 네트워크에 대해 앙상블을 통해 진행하는데, 예측 결과에 대해 평균을 내지 않고,
다섯 개의 모델이 가지고 있는 weight와 bias에 대한 평균을 가지고 예측을 하게 된다면
기존 앙상블에 비해 성능 차이가 있을까요??? 혹은 앙상블로부터 얻는 이점을 그대로 보장받을 수 있을까요?
감사합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
건강도 걱정해 주셔서 감사합니다.
오, 이런 아이디어도 있군요. 좋은 생각인것 같습니다.
다만 weaker learner들의 w와 b가 편차가 심할 수 있는데, 이걸 평균하는 것이 도움이 될지는 의문입니다.
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.
감사합니다.
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