Machine learningDeep learning / NLP / CV
준지도 학습 LSTM
준지도 학습 LSTM은 순차적 기억 능력을 가진 Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크와 준지도 학습 전략을 결합한 것으로, 소량의 레이블이 지정된 데이터셋과 대량의 레이블이 없는 시퀀스 풀을 함께 사용합니다. 이 모델은 레이블이 없는 데이터로 사전 훈련되거나 정규화된 후, 레이블이 지정된 예제로 미세 조정되어 레이블 데이터가 부족할 때 강력한 일반화 성능을 제공합니다.
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출처
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
- Rasmus, A., Berglund, M., Honkala, M., Valpola, H., & Raiko, T. (2015). Semi-supervised learning with ladder networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 28. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-lstm
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