Summary
“garbage in garbage out”이라는 개념과 일맥상통.
학습에 사용될 데이터 자체가 모델에 무관하게 지니고 있는 에러.
- class label이 잘못 달렸다던가.
- noise가 많다거나
- 정보가 ambiguous 할수록 이 수치가 높아지게 설계함.
Summary
“garbage in garbage out”이라는 개념과 일맥상통.
학습에 사용될 데이터 자체가 모델에 무관하게 지니고 있는 에러.
- class label이 잘못 달렸다던가.
- noise가 많다거나
- 정보가 ambiguous 할수록 이 수치가 높아지게 설계함.