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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.10
- 수록면
- 313 - 316 (4page)
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Model selection is the process that sets up the regularization parameter in the support vector machine or regularization network by using the external methods such as general cross validation or L-curve criterion. This paper suggests that the regularization parameter can be obtained simultaneously within the learning process of neural networks without resort to separate selection methods. In this paper, extended kernel method is introduced. The relationship between regularization parameter and the bias term in the extended kernel is established. Experimental results show the effectiveness of the new model selection method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 정규화와 모델선택
3. 확장 커널 시스템 개발
4. 확장 커널 학습 방법
5. 실험결과
6. 결론
7. 참고문헌
참고문헌 (0)
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