핵심 개념
깊은 앙상블은 데이터 증강을 통해 신흥 동질성을 보여준다.
초록
깊은 앙상블은 동질성을 강조하며 데이터 증강을 통해 신흥 동질성을 보여준다.
뉴럴 탄젠트 커널 이론을 사용하여 결과를 유도하고 수치 실험을 통해 이론적 통찰을 확인한다.
무한 폭 한계에서 깊은 앙상블의 신흥 동질성을 증명하고 데이터 증강을 통해 모든 입력과 모든 훈련 단계에서 동질성을 보여준다.
깊은 앙상블은 개별 앙상블 멤버의 예측은 동질적이지 않지만 그들의 집단 예측은 동질적이다.
깊은 앙상블은 완전한 동질성을 보장할 수 없지만 낮은 앙상블 멤버 수에서도 경쟁력 있는 수준의 동질성을 보여준다.
통계
깊은 앙상블은 데이터 증강을 통해 신흥 동질성을 보여준다.
무한 폭에서 깊은 앙상블 멤버의 분포는 동질성을 보인다.
깊은 앙상블은 무한 폭에서 모든 입력에 대해 동질성을 보인다.
인용구
"깊은 앙상블은 데이터 증강을 통해 신흥 동질성을 보여준다."
"깊은 앙상블은 무한 폭에서 동질성을 보인다."