FANN 라이브러리의 Cascade 학습은 여러 개의 후보 모델을 생성하여, 각 모델이 다른 데이터 세트로 학습한 후, 가장 성능이 좋은 모델을 선택하는 방식입니다.
후보 에포크란, 후보 모델이 학습할 때, 데이터 세트를 작은 크기로 나누어 학습하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 데이터 세트를 10개의 작은 세트로 나누어 학습할 경우, 각 세트를 하나의 후보 에포크로 간주할 수 있습니다.
fann_set_cascade_max_cand_epochs 함수를 사용하여 후보 에포크의 최대 횟수를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 함수를 호출하여 최대 후보 에포크 수를 설정합니다. 예를 들어, fann_set_cascade_max_cand_epochs(5)로 5개의 후보 에포크를 설정할 수 있습니다.
2. FANN 라이브러리의 학습 함수를 호출하여 모델을 학습합니다. 모델은 각 후보 에포크에서 학습됩니다.
3. 학습이 완료되면, FANN 라이브러리는 각 후보 모델의 성능을 평가하고, 가장 성능이 좋은 모델을 선택합니다.
예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// FANN 라이브러리 초기화
fann_type *input = (fann_type *)malloc(2 * sizeof(fann_type));
fann_type *output = (fann_type *)malloc(sizeof(fann_type));
// 후보 에포크의 최대 횟수 설정
fann_set_cascade_max_cand_epochs(5);
// 모델 생성
fann *ann = fann_create_standard(2, 2, 2, 1);
// 학습 데이터 세트 생성
fann_type data[] = {
0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5
};
// 학습
fann_train_on_data(ann, data, 16, 1000);
// 모델의 성능을 평가하고, 가장 성능이 좋은 모델을 선택
fann_type result = fann_run(ann, input);
printf("결과: %fn", result);
// 모델 삭제
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 코드는 FANN 라이브러리의 Cascade 학습을 사용하여 모델을 학습하고, 후보 에포크의 최대 횟수를 설정하는 방법을 보여줍니다.
2025-03-25 07:37