• 영어 읽기 싫으신 많은 분들을 위해 대부분의 내용을 해석해서 올려놨습니다! 해석 못하는 파파고라고 생각하고 읽어주시면 감사하겠습니다¡¡¡( •̀ ᴗ •́ )و!!! 🥕🥕🥕🥕🥕

• 원문

🥕 1. GrowNet 🥕

✔️ GrowNet Intro.

• 얕은 신경망에 gradient boosting을 적용한 것

• 분류, 회귀, 랭킹에서 굉장한 성과를 보여주고 있음.

• Non-specialized or sequence, 즉,

  1. 전문적이지 않은 데이터(ex. 이미지가 아닌)에서 이용되거나 (일반적인 정형 데이터)

  2. 비교적 큰 단위의 앙상블을 사용할 때,

  이를 도와주는 역할을 하는 애

• GN의 아이디어는 이전 모델의 실수를 바로잡아주는 가벼운 학습 모델들을 잔뜩 쌓는 거

• 예시를 보면, 모델1, 모델2, 모델3이 이전 모델의 잔차를 이용해서 학습되는데, 각각의 모델은 심플하지만 전체를 앙상블하면 굉장히 복잡한 애가 됨

• GN 앙상블은 k개의 모델로 이루어져 있으며, 각각의 모델은 original features 와 이전 모델의 예측값들에게서 영향을 받음
• 전체 모델들의 예측값을 마지막에 합해서 내놓는데, 하나의 모델은 히든 레이어를 하나밖에 가지고 있지 않을 정도로 굉장히 심플함니다