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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 327 - 338 (12page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2025.36.2.327
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인공신경망 학습에서 이상점은 자료의 복잡성으로 탐색과정에서 존재확인이 힘든 한편 학습을 편향시켜 예측성능저하를 초래한다. 그러므로 학습의 강건성 (robustness)이 요구된다. 이 논문에서는 감마회귀모형에 집중하여 density power divergence를 이용한 강건한 학습을 고려한다. 이 방법론에 기반해 강건한 손실함수를 유도하고 그에 맞는 학습알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법의 강건성을 평가하고 조율모수 (tuning parameter)의 조절방식을 논한다.
목차
요약
1. 서론
2. 감마회귀모형과 강건한 학습방법
3. 모의실험
4. 결론
References
Abstract
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