그레디언트 부스팅 1) 그레디언트 부스팅이란? ... LGBM이라고도 한다. - Catboost : 얀덱스의 그레디언트 부스팅 방법이다. 3) 규제항 - 규제화한 탐욕 포레스트(RGF, Regularized Greedy Forest)와 ... 그레디언트 부스팅 방법은 대표적인 앙상블 방법으로 부스팅 알고리즘으로 유사한 배깅 알고리즘 대비 보다 많은 자원을 필요로 한다. IV. 참고문헌 1.
즉, 은닉층이 많은 신경망에서 입력층에 가까운 층의 오차 함수의 그레디언트가 영벡터에 가까워지면서 발생한다. - 기존 신경망은 활성화 함수로 시그모이드 함수와 쌍곡 탄젠트 함수를 주로 ... 즉, 오차 함수의 편미분 값이 0 값에 수렴해서, 결국 그레디언트의 성분이 사라지므로 경사 하강법으로는 학습을 할 수 없게 된다. → 이를 해결하기 위해, 은닉층을 많이 사용하는 딥러닝 ... 잘못 판정한 학습 데이터의 가중치는 올리고, 제대로 판정한 학습 데이터의 가중치는 내리면서, 수정된 가중치를 갖는 학습 데이터에 대해서 다시 분류기를 생성하는 알고리즘이다. → 그레디언트
