Generative Classifier
생성 분류기
입력과 레이블의 결합 분포를 모델링한 뒤 각 레이블의 가능성을 비교해 분류하는 방식이다. 적은 샘플에서 강점을 보인다는 평가가 있지만, 입력에 존재하는 허위 단서까지 함께 학습하면 특정 집단에서 불리한 예측을 낼 수 있다.
생성 분류기
입력과 레이블의 결합 분포를 모델링한 뒤 각 레이블의 가능성을 비교해 분류하는 방식이다. 적은 샘플에서 강점을 보인다는 평가가 있지만, 입력에 존재하는 허위 단서까지 함께 학습하면 특정 집단에서 불리한 예측을 낼 수 있다.
