ensemble (1) 썸네일형 리스트형 [Week4] Image classification - Ensemble *Ensemble 여러 실험을 통해 여러 모델로 여러 결과를 만들게 된다 이 모델을 효율적으로 어떻게 성능을 더 끌어올릴 수 있을지? *Ensemble of Deep NN *Ensemble 싱글 모델보다 더 나은 성능을 위해 서로 다른 여러 학습 모델을 사용하는 것 Model Averaging (Voting) Hard voting vs Soft voting Hard voting은 모델마다 하나의 예측 결과를 나타내지만 Soft voting은 모든 클래스의 확률을 보여주기 때문에 결과가 달라질 수 있음 Cross Validation 훈련 셋과 검증 셋을 분리는 하되, 검증 셋을 학습에 활용하는 방법 Stratified K-Fold Cross Validation 적당한 K를 정해서 각각의 모델이 bias를 .. 이전 1 다음
