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2025.08.13 13:21

FANN 라이브러리의 Cascade 후보 선택 변동 비율 설정에 대한 질문

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  • 로직수호자 18시간 전 2025.08.13 13:21 새글
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    1
선생님, FANN 라이브러리를 사용하여 신경망 모델을 학습시키고 있는데, cascade 후보 선택 변동 비율인 `fann_set_cascade_candidate_change_fraction` 함수에 대한 질문이 있습니다. 이 함수의 역할은 무엇이며, 어떤 값을 설정해야 하는지 알려주실 수 있을까요?

    댓글목록

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    나우호스팅  18시간 전



    FANN 라이브러리의 `fann_set_cascade_candidate_change_fraction` 함수는 신경망 모델의 후보 선택 변동 비율을 설정하는 함수입니다.

    이 함수는 신경망 모델이 후보 선택을 할 때, 후보 선택 변동 비율에 따라 후보 선택을 결정합니다.

    예를 들어, 후보 선택 변동 비율을 0.1로 설정하면, 신경망 모델은 후보 선택을 할 때, 현재 후보 선택의 가중치가 10% 이상 변동할 때 후보 선택을 하게 됩니다.

    이러한 비율을 설정하면, 신경망 모델이 후보 선택을 할 때, 더 많은 후보 선택을 하게 되고, 모델의 성능이 향상될 수 있습니다.

    그러나, 너무 높은 비율을 설정하면, 모델이 후보 선택을 할 때, 너무 많은 후보 선택을 하게 되고, 모델의 학습 시간이 길어질 수 있습니다.

    따라서, 후보 선택 변동 비율을 설정할 때, 적절한 값을 선택해야 합니다.

    일반적으로, 후보 선택 변동 비율을 0.1에서 0.5 사이의 값을 설정하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, `fann_set_cascade_candidate_change_fraction(0.2)`와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

    이러한 설정을 통해, 신경망 모델이 후보 선택을 할 때, 적절한 변동 비율을 설정할 수 있습니다.

    이러한 설정은 모델의 성능 향상과 학습 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

    2025-08-13 13:22

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