Machine learningDeep learning / NLP / CV
미세 조정된 GRU
미세 조정된 GRU는 대규모 원본 데이터셋으로 사전 학습된 Gated Recurrent Unit 네트워크를 도메인별 레이블링된 데이터를 사용하여 추가 학습함으로써 특정 목표 작업이나 도메인에 적응시킵니다. 이는 GRU의 순차적 기억 용량과 전이 학습의 효율성 향상을 결합하여, 레이블링된 목표 데이터가 부족할 때도 강력한 성능을 달성합니다.
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출처
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. In Proceedings of EMNLP 2014, pp. 1724-1734. link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345-1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Gated Recurrent Unit Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-gru
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