오류 다양성이 중요하다: 지도되지 않은 의존성 해석을 위한 오류 저항 앙상블 방법

우리는 비지도 종속성 해석 문제를 해결하기 위해 기존의 다양한 모델들의 출력 종속성 구조를 사후 집계(post hoc aggregation)하여 앙상블을 구성하는 방법을 제안합니다. 우리는 이러한 앙상블이 오류 누적(error accumulation)으로 인해 약한 앙상블 구성 요소에 대해 저하된鲁棒性(robustness)를 보이는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 오류 다양성(error diversity)을 고려하고 오류 누적을 피하는 효율적인 앙상블 선택 접근법을 제안합니다. 결과는 우리의 접근법이 각 개별 모델 및 이전 앙상블 기술보다 우수함을 입증합니다. 또한, 실험 결과는 제안된 앙상블 선택 방법이 성능과鲁棒性(robustness)을 크게 향상시키며, 이전에 오류 다양성을 고려하지 않았던 전략들을 능가함을 보여줍니다.注：在上述翻译中，“鲁棒性”是中文术语，正确的韩文术语应该是“내구성”或“강건성”。因此，修正后的翻译如下：우리는 비지도 종속성 해석 문제를 해결하기 위해 기존의 다양한 모델들의 출력 종속성 구조를 사후 집계(post hoc aggregation)하여 앙상블을 구성하는 방법을 제안합니다. 우리는 이러한 앙상블이 오류 누적(error accumulation)으로 인해 약한 앙상블 구성 요소에 대해 저하된 강건성(robustness)를 보이는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 오류 다양성(error diversity)을 고려하고 오류 누적을 피하는 효율적인 앙상블 선택 접근법을 제안합니다. 결과는 우리의 접근법이 각 개별 모델 및 이전 앙상블 기술보다 우수함을 입증합니다. 또한, 실험 결과는 제안된 앙상블 선택 방법이 성능과 강건성을 크게 향상시키며, 이전에 오류 다양성을 고려하지 않았던 전략들을 능가함을 보여줍니다.