fann_set_activation_function 함수는 다층 퍼셉트론에서 사용하는 활성화 함수를 설정하는 함수입니다. 이 함수를 사용하여 다음과 같은 활성화 함수를 설정할 수 있습니다.
- FANN_ACTIVATION_SIGMOID : 시그모이드 함수
- FANN_ACTIVATION_SIGMOID_SYMMETRIC : 시그모이드 함수의 대칭 버전
- FANN_ACTIVATION_SIGMOID_STEP : 시그모이드 함수의 단계 버전
- FANN_ACTIVATION_TANH : 탄젠트 함수
- FANN_ACTIVATION_RELU : 리렐루 함수
- FANN_ACTIVATION_LEAKY_RELU : 리렐루 함수의 누수 버전
- FANN_ACTIVATION_LINEAR : 선형 함수
이 함수를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 활성화 함수를 설정하기 전에, fann_create_standard 함수를 사용하여 다층 퍼셉트론을 생성합니다.
2. 생성된 다층 퍼셉트론의 활성화 함수를 설정하기 위해 fann_set_activation_function 함수를 사용합니다.
3. 함수의 첫 번째 인자는 다층 퍼셉트론의 구조, 두 번째 인자는 활성화 함수의 종류를 지정합니다.
활성화 함수의 종류에 따라 학습 속도와 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 활성화 함수를 선택할 때는 다음과 같은 점을 고려해야 합니다.
- 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 값을 출력하는 함수로, 출력의 비율을 잘 표현할 수 있습니다.
- 탄젠트 함수는 -1과 1 사이의 값을 출력하는 함수로, 출력의 비율을 잘 표현할 수 있습니다.
- 리렐루 함수는 0보다 큰 값을 출력하는 함수로, 출력의 비율을 잘 표현할 수 있습니다.
- 선형 함수는 입력과 출력이 동일한 함수로, 출력의 비율을 잘 표현할 수 없습니다.
활성화 함수를 선택할 때는 학습 데이터의 특성과 모델의 복잡성을 고려해야 합니다. 일반적으로 시그모이드 함수나 탄젠트 함수를 사용하는 것이 좋습니다.
2025-03-23 00:58