Nuisance Feature
방해 특성
예측 대상과 우연히 또는 부분적으로 상관되어 학습에 기여하지만, 모델이 일반화할 때는 의존하지 않는 편이 바람직할 수 있는 입력 요소입니다. 이 글에서는 방해 특성이 실제로 레이블 정보를 제공하면 supervised objective가 그 특성을 보존하도록 유도할 수 있다는 점을 설명합니다.
방해 특성
예측 대상과 우연히 또는 부분적으로 상관되어 학습에 기여하지만, 모델이 일반화할 때는 의존하지 않는 편이 바람직할 수 있는 입력 요소입니다. 이 글에서는 방해 특성이 실제로 레이블 정보를 제공하면 supervised objective가 그 특성을 보존하도록 유도할 수 있다는 점을 설명합니다.