2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
동적 가중치 부여 다중 비용 함수를 이용한 범주 불균형 데이터 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Category Imbalance Classification using Dynamic Weighted Multiple Cost Functions |
| 저자(Author) |
신창욱
권오욱
차정원
Chang-Uk Shin
Oh-Woog Kwon
Jeong-Won Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0578 ~ 0580 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는 범주 불균형 텍스트 분류를 위한 새로운 학습 방법을 제안한다. 비용 민감 학습 방법을 이용해 모델을 학습하고, 학습 중 나타난 경사 수치와 성능을 분석한다. 그리고 그 분석에 기반해, 둘 이상의 비용 함수를 조합하는 새로운 비용 민감 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 두 다른 특성을 가진 비용 함수를 조합하여 높은 성능을 달성할 수 있었다. 기존 인공신경망 학습에는 단 하나의 비용 함수를 사용하였다. 본 연구의 결과로부터, 둘 이상의 비용 함수를 이용해 모델을 학습하여 높은 성능을 달성할 수 있음을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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