fann_set_activation_steepness_output 함수의 출력은 신경망의 활성화 함수의 기울기-steepness를 설정하는 데 사용됩니다. 이 함수의 출력은 활성화 함수의 기울기-steepness를 조절하는 데 사용됩니다.
기울기-steepness의 최적값은 신경망의 성능에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 기울기-steepness가 높을수록 신경망의 학습 속도는 빠르지만, 과적합의 위험이 높아집니다. 반대로 기울기-steepness가 낮을수록 신경망의 학습 속도는 느리지만, 과적합의 위험이 줄어듭니다.
기울기-steepness의 최적값을 결정하는 데에는 여러 방법이 있습니다. 예를 들어, 신경망의 학습 속도와 과적합의 위험이 적절한 균형을 이루는 값을 찾는 방법입니다. 또는 신경망의 성능을 평가하는 지표를 사용하여 기울기-steepness의 최적값을 결정하는 방법도 있습니다.
예제에서 0.1으로 설정된 값을 결정한 기준은 다음과 같습니다. 일반적으로 활성화 함수의 기울기-steepness는 0.1에서 1.0 사이의 값을 사용하는 것이 좋습니다. 이 범위 내에서 기울기-steepness의 최적값을 찾는 데에는 여러 방법이 있습니다. 예를 들어, 신경망의 학습 속도와 과적합의 위험이 적절한 균형을 이루는 값을 찾는 방법입니다. 또는 신경망의 성능을 평가하는 지표를 사용하여 기울기-steepness의 최적값을 결정하는 방법도 있습니다.
2025-08-14 12:17