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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제4호
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 211 - 216 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.4.211
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학습 데이터셋 내 분류 범주 불균형은 그 데이터셋으로 학습된 분류 모형에 편향을 야기한다. 본 연구에서는 주어진 범주 불균형 데이터셋을 이용해 분류 모형을 학습하는 두 가지 새로운 비용 민감학습 방법을 제안한다. 첫 번째 비용 민감 학습 방법은 학습 코퍼스 내 범주별 발생 빈도와 디리클레 분포를 이용한다. 동적 가중치 부여 방법이라 명명한 이 방법은 디리클레 분포에서 표본을 추출하여 모델학습의 가중치로써 사용한다. 두 번째 방법은 학습 코퍼스 내 범주별 발생 빈도로 정답 표현을 변경하여 비용 민감 학습을 수행한다. 이 방법은 퍼지 정답 표현이라 명명하였다. 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하는 문제에 제안 방법을 적용하였을 때, MAP(Macro Average Precision) 기준 화행 약 1.1～2.2%p, 감정 약 0.9～3.6%p 가량의 성능 향상을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 통해, 제안 방법이 범주 불균형 데이터셋의 학습에 효과적임을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 인공신경망 구조
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Arefeen, Md, Sumaiya Tabassum Nimi, and M. Sohel Rahman, Neural Network Based Undersampling Techniques, arXiv preprint arXiv:1908.06487, 2019.
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Geng, Yue, and Xinyu Luo, Cost-sensitive convolution based neural networks for imbalanced time-series classification, arXiv preprint arXiv: 1801.04396, 2018.
Srivastava, Nitish, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Ruslan Salakhutdinov. Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting, The journal of machine learning research 15, no. 1, pp. 1929-1958, 2014.
Neelakantan, Arvind, Luke Vilnis, Quoc V. Le, Ilya Sutskever, Lukasz Kaiser, Karol Kurach, and James Martens, Adding gradient noise improves learning for very deep networks, arXiv preprint arXiv:1511. 06807, 2015.
Geng, Yue, and Xinyu Luo, Cost-sensitive convolution based neural networks for imbalanced time-series classification, arXiv preprint arXiv: 1801.04396, 2018.
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Neelakantan, Arvind, Luke Vilnis, Quoc V. Le, Ilya Sutskever, Lukasz Kaiser, Karol Kurach, and James Martens, Adding gradient noise improves learning for very deep networks, arXiv preprint arXiv:1511. 06807, 2015.
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