기타/논문 작성 관련 참고

ablation study 이란?

꾸준희 2020. 1. 7. 10:43
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An ablation study typically refers to removing some “feature” of the model or algorithm, 

and seeing how that affects performance.

 

ablation study 는 모델이나 알고리즘의 "feature" 들을 제거하면서 그게 성능에 어떤 영향을 줄지 연구하는 것이다. 

 

 

 

 

예를들어 object detection 분야의 Fast-RCNN에서는 ablation study 를 다음과 같이 실험하고 있었다.

최근 딥러닝 분야의 논문을 작성할 때 필수적으로 넣어야할 부분인듯하다. 

 

 

 

 

 

참고자료 1 : 

https://www.quora.com/In-the-context-of-deep-learning-what-is-an-ablation-study

 

In the context of deep learning, what is an ablation study?

Answer (1 of 5): An ablation study typically refers to removing some “feature” of the model or algorithm, and seeing how that affects performance. Examples: * An LSTM has 4 gates: feature, input, output, forget. We might ask: are all 4 necessary? What if I

www.quora.com

 

참고자료 2 :
https://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks.pdf

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