CBOW가 뒤집어진 모델

• CBOW와 입력층과 출력층이 반대로 구성된 모델.

벡터의 평균을 구하는 과정이 없다.

CBOW보다 성능이 좋다고 알려져있다.

학습 과정의 Loss가 더 낮은 것이 아니라 임베딩 벡터의 표현력이 더 좋다는 의미.

• CBOW와 마찬가지로 Multi-Classification Model에 해당한다.