RNN에서 훈련시 실제 시퀀스 대신 모델이 예측하는 값을 입력으로 준다. 예측이 잘못된 뒤 완전히 엉뚱한 시퀀스를 답으로 내놓는 문제를 해결. 또한 실제 예측시와 동일하게 훈련을 시킨다는데 의미가 있음.

We propose a curriculum learning strategy to gently change the training process from a fully guided scheme using the true previous token, towards a less guided scheme which mostly uses the generated token instead.

Scheduled Sampling for Sequence Prediction with Recurrent Neural Networks