Core Concepts
텍스트 분류 모델에서 레이블된 데이터가 제한적인 경우, 간단한 모델과 복잡한 모델에 대한 정규화 효과를 비교합니다.
Abstract
Jongga Lee와 동료들은 텍스트 분류 모델에서 정규화 방법의 효과를 연구했습니다.
레이블된 데이터가 제한적인 상황에서 단순한 단어 임베딩 기반 모델과 복잡한 모델(CNN 및 BiLSTM)을 비교하였습니다.
정규화 방법으로 적대적 훈련과 반지도 학습을 사용하여 모델을 안정화시키는 방법을 평가하였습니다.
4개의 텍스트 분류 데이터셋(AG news, DBpedia, Yahoo! Answers, Yelp Polarity)에서 정규화 효과를 평가하였습니다.
단순 모델은 완전히 지도된 학습에서 잘 수행되지만, 적대적 훈련과 반지도 학습의 도움을 받으면 복잡한 모델도 안정화될 수 있음을 보여줍니다.
Stats
레이블된 데이터가 제한적인 상황에서 4개의 텍스트 분류 데이터셋에서 정규화 효과를 평가하였습니다.
단순 모델은 완전히 지도된 학습에서 잘 수행되지만, 적대적 훈련과 반지도 학습의 도움을 받으면 복잡한 모델도 안정화될 수 있음을 보여줍니다.
Quotes
"텍스트 분류 모델에서 정규화 방법의 효과를 연구했습니다."
"레이블된 데이터가 제한적인 상황에서 단순한 단어 임베딩 기반 모델과 복잡한 모델(CNN 및 BiLSTM)을 비교하였습니다."