candidate stagnation epochs는 ANN 모델의 학습 과정에서 후보 모델의 성능이 일정 기간 동안 비슷한 수준으로 유지되는 것을 의미합니다.
이 값은 모델의 학습 성능에 영향을 미치며, 너무 낮은 값일 경우 후보 모델의 성능이 과도하게 갱신될 수 있고, 너무 높은 값일 경우 후보 모델의 성능이 충분히 갱신되지 않을 수 있습니다.
일반적으로 candidate stagnation epochs는 모델의 학습 성능과 데이터의 복잡도에 따라 조절해야 합니다.
fann_get_cascade_candidate_stagnation_epochs 함수는 ANN 모델의 cascade 구조에서 candidate stagnation epochs의 값을 반환하는 함수입니다.
이 함수를 사용하여 candidate stagnation epochs의 값을 확인하거나 조절할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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c
int stagnation_epochs = fann_get_cascade_candidate_stagnation_epochs(fann);
printf("Candidate stagnation epochs: %dn", stagnation_epochs);
이러한 코드는 ANN 모델의 cascade 구조에서 candidate stagnation epochs의 값을 반환하고, 콘솔에 출력합니다.
candidate stagnation epochs의 값을 조절하려면, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
fann_set_cascade_candidate_stagnation_epochs(fann, 10);
이러한 코드는 ANN 모델의 cascade 구조에서 candidate stagnation epochs의 값을 10으로 설정합니다.
candidate stagnation epochs의 값을 조절할 때는 모델의 학습 성능과 데이터의 복잡도에 따라 조절해야 합니다.
예를 들어, 데이터가 복잡한 경우 candidate stagnation epochs의 값을 높여 모델의 학습 성능을 개선할 수 있습니다.
반대로 데이터가 단순한 경우 candidate stagnation epochs의 값을 낮추어 모델의 학습 성능을 개선할 수 있습니다.
candidate stagnation epochs의 값을 조절할 때는 모델의 학습 성능을 반복적으로 테스트하고, 최적의 값을 찾을 때까지 조절해야 합니다.
2025-03-29 18:31