fann_set_cascade_candidate_stagnation_epochs 함수는 강화학습 네트워크의 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정하는 데 사용됩니다.
이 함수의 역할은 다음과 같습니다.
- 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정하여 네트워크가 후보군을 선택할 때의 기준을 결정합니다.
- 네트워크가 후보군을 선택할 때의 기준이 너무 높으면, 네트워크가 후보군을 선택할 수 없게 됩니다.
- 네트워크가 후보군을 선택할 때의 기준이 너무 낮으면, 네트워크가 후보군을 선택할 때의 정확도가 떨어집니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수가 많을수록, 네트워크의 성능은 다음과 같이 영향을 받습니다.
- 네트워크가 후보군을 선택할 때의 정확도가 향상됩니다.
- 네트워크가 후보군을 선택할 때의 시간이 오래 걸립니다.
- 네트워크가 후보군을 선택할 때의 메모리 사용량이 증가합니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
반면, 네트워크의 메모리 사용량이 증가하였을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 감소시켜 네트워크의 메모리 사용량을 감소시키는 것이 좋습니다.
후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 설정할 때는, 네트워크의 성능과 메모리 사용량을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
예를 들어, 네트워크의 성능이 향상되었을 때, 후보군 낙관적 정체화 에피소드 수를 증가시켜 네트워크의 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
2025-06-03 04:42