Pattern Selection for Classification Using the Bias and Variance of Ensemble Network

신경망 앙상블의 편기와 분산을 이용한 분류 패턴 선택

분류문제에서 유용한 학습패턴은 클래스들간의 분류경계에 근접한 정상패턴들을 말한다. 본 연구에서는 다양한 구조와 학습 파라미터를 가진 신경망 앙상블을 구성하고 그 출력값의 편기와 분산에 기초한 패턴절수를 정의한다. 전체 학습패턴 중 일정한 임계값 이상의 패턴점수를 가진 패턴들만이 학습패턴으로 선정된다. 제안한 방법은 두 개의 인공문제와 두 개의 실제문제 (UCI Repository)에 적응, 검증되었다. 그 결과 선택된 패턴만으로 학습한 경우, 메모리 공간 절약 및 계산시간 단축의 효과뿐만 아니라 복잡도가 큰 모델이라도 과적합을 하지 않았고 실험적으로 안정된 결과를 산출했으며, 적은 수의 학습패턴만으로도 일반화 성능을 향상시키거나 적어도 저하시키지 않았다는 것을 보였다.