fann_merge_train_data 함수를 사용하여 다중 학습 데이터를 합칠 때, 각 데이터의 학습률은 자동으로 조정됩니다.
다중 학습 데이터의 크기가 다른 경우, fann_merge_train_data 함수는 데이터의 크기를 자동으로 조정하여 합칩니다.
fann_merge_train_data 함수를 사용하여 다중 학습 데이터를 합칠 때, 다음 옵션을 설정해야 합니다.
- learning_rate: 학습률을 설정합니다. 기본값은 0.1입니다.
- num_inputs: 입력 뉴런의 수를 설정합니다. 기본값은 0입니다.
- num_outputs: 출력 뉴런의 수를 설정합니다. 기본값은 0입니다.
- num_layers: 은닉층의 수를 설정합니다. 기본값은 0입니다.
- layer_array: 은닉층의 크기를 설정합니다. 기본값은 NULL입니다.
예를 들어, 다음 코드는 두 개의 학습 데이터를 합치는 예제입니다.
#hostingforum.kr
c
#include
// 학습 데이터 1
struct fann_train_data *data1 = fann_read_train_from_file("data1.net");
fann_type *input1 = data1->input;
fann_type *output1 = data1->output;
// 학습 데이터 2
struct fann_train_data *data2 = fann_read_train_from_file("data2.net");
fann_type *input2 = data2->input;
fann_type *output2 = data2->output;
// 두 개의 학습 데이터를 합치기
struct fann_train_data *merged_data = fann_merge_train_data(data1, data2, 0.1, 0, 0, 0, NULL);
// 학습 데이터를 저장하기
fann_write_train_to_file("merged_data.net", merged_data);
이 예제에서는 두 개의 학습 데이터를 합치기 위해 fann_merge_train_data 함수를 사용하였습니다. 학습률은 0.1로 설정하였으며, 입력 뉴런의 수, 출력 뉴런의 수, 은닉층의 수는 기본값으로 설정하였습니다.
2025-08-03 21:26