DAMEL은 불균형 데이터 학습 시 예측 편향과 분산을 줄이는 새로운 멀티 전문가 학습 알고리즘입니다. 표현 축과 시간 축에서 여러 전문가를 활용하여 예측 편향과 분산을 동시에 낮춥니다. 표현 축에서는 여러 전문가의 표현을 연결하고 보조 균형 분류기를 함께 학습하며, 시간 축에서는 훈련 에포크 간 네트워크 가중치를 집계하여 테스트에 활용합니다. 실험 결과 DAMEL은 예측 편향과 분산을 모두 줄여 불균형 데이터 학습에 효과적임을 입증했습니다.