fann_set_learning_rate 함수의 두 파라미터인 'learning_rate'와 'learning_rate_inv'의 차이는 학습률을 반영하는 방식에 있습니다.
'learning_rate'는 학습률을 직접 설정하는 방식입니다. 예를 들어, learning_rate를 0.1로 설정하면 신경망이 0.1의 학습률로 학습을 진행합니다.
'learning_rate_inv'는 학습률의 역수를 설정하는 방식입니다. 예를 들어, learning_rate_inv를 10으로 설정하면, 실제 학습률은 1/10 = 0.1이 됩니다.
이 두 파라미터 중 어느 것을 사용해야 하는지는 학습률의 의미에 따라 달라집니다. 'learning_rate'를 사용하는 경우, 학습률을 직접 설정할 수 있습니다. 반면 'learning_rate_inv'를 사용하는 경우, 역수 방식으로 학습률을 설정할 수 있습니다.
일반적으로 'learning_rate'를 사용하는 것이 더 직관적이고 이해하기 쉽습니다. 하지만 'learning_rate_inv'를 사용하는 경우, 역수 방식으로 학습률을 설정할 수 있으므로, 특정 상황에서 유용할 수 있습니다.
2025-08-14 20:08