Improving Deep Learning Models Considering the Time Lags between Explanatory and Response Variables

김채현; 이기용

doi:10.3745/JIPS.04.0312

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김채현 (숙명여자대학교) 이기용 (숙명여자대학교)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.3

발행연도: 2024.6

수록면: 345 - 359 (15page)

DOI: 10.3745/JIPS.04.0312

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A regression model represents the relationship between explanatory and response variables. In real life,explanatory variables often affect a response variable with a certain time lag, rather than immediately. Forexample, the marriage rate affects the birth rate with a time lag of 1 to 2 years. Although deep learning modelshave been successfully used to model various relationships, most of them do not consider the time lags betweenexplanatory and response variables. Therefore, in this paper, we propose an extension of deep learning models,which automatically finds the time lags between explanatory and response variables. The proposed methodfinds out which of the past values of the explanatory variables minimize the error of the model, and uses thefound values to determine the time lag between each explanatory variable and response variables. After determiningthe time lags between explanatory and response variables, the proposed method trains the deep learningmodel again by reflecting these time lags. Through various experiments applying the proposed method to a fewdeep learning models, we confirm that the proposed method can find a more accurate model whose error isreduced by more than 60% compared to the original model.

#Deep Learning #Model Optimization #Regression Model #Time Lag

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