fann_get_train_error_function 함수는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망 모델을 학습할 때 사용할 수 있는 오류 함수를 반환합니다. 이 함수의 반환값은 오류 함수의 포인터입니다.
이 오류 함수를 사용하여 모델의 학습 오류를 계산할 수 있습니다. 일반적으로 오류 함수는 모델의 출력과 실제 출력의 차이를 계산하여 오류를 측정합니다.
예를 들어, 평균 제곱 오류(MSE) 함수는 모델의 출력과 실제 출력의 차이를 제곱하여 평균을 계산하는 오류 함수입니다.
FANN 라이브러리를 사용하여 오류 함수를 구현할 때, fann_get_train_error_function 함수를 사용하여 오류 함수의 포인터를 얻은 후, 오류 함수를 호출하여 모델의 학습 오류를 계산할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 코드는 평균 제곱 오류(MSE) 함수를 구현한 예입니다.
#hostingforum.kr
c
#include
// 오류 함수를 구현하는 함수
double mse(double *output, double *target, unsigned int num_data) {
double sum = 0.0;
for (unsigned int i = 0; i < num_data; i++) {
sum += (output[i] - target[i]) * (output[i] - target[i]);
}
return sum / num_data;
}
int main() {
// FANN 라이브러리 초기화
fann_type *input, *output;
unsigned int num_data = 10;
input = (fann_type *)malloc(num_data * sizeof(fann_type));
output = (fann_type *)malloc(num_data * sizeof(fann_type));
// ...
// 오류 함수를 구현한 함수를 호출하여 오류를 계산
double error = mse(output, target, num_data);
// 오류를 출력
printf("오류: %fn", error);
free(input);
free(output);
return 0;
}
이 예에서는 오류 함수를 구현한 함수 mse를 호출하여 모델의 학습 오류를 계산하고, 오류를 출력합니다.
fann_get_train_error_function 함수를 사용하여 오류 함수를 구현할 때, 오류 함수를 구현한 함수를 호출하여 오류를 계산하고, 오류를 활용하여 모델의 학습을 개선할 수 있습니다.
2025-08-09 14:49