hard-margin-svm
데이터를 완벽하게 분리할 수 있다는 가정하에 두 클래스 사이의 거리를 최대화하는 결정 경계를 찾는 분류 모델이다. 마진을 최대화함으로써 새로운 데이터에 대한 분류 성능을 높이는 것이 목적이다.
어텐션 메커니즘의 성능을 높이는 미러 디센트의 비밀