fann_get_train_error_function 함수는 신경망 모델의 오차 계산을 위한 함수입니다. 이 함수는 현재 사용 중인 오차 함수를 반환합니다.
이 함수의 반환값은 현재 사용 중인 오차 함수의 타입을 의미합니다. 예를 들어, FANN_TANH_SYMMETRIC_ERROR_FUNCTION, FANN_TANH_ERROR_FUNCTION, FANN_GAUSSIAN_ERROR_FUNCTION 등이 있습니다.
이 함수를 사용하여 신경망 모델의 오차를 계산할 수 있습니다. 먼저, fann_get_train_error_function 함수를 사용하여 현재 사용 중인 오차 함수를 가져옵니다. 그런 다음, 가져온 오차 함수를 사용하여 신경망 모델의 오차를 계산합니다.
예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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c
fann_type *error_function = fann_get_train_error_function(net);
fann_type error = fann_calculate_total_error(net, error_function);
이 코드는 현재 사용 중인 오차 함수를 가져와서 신경망 모델의 오차를 계산합니다.
또한, 신경망 모델의 오차를 계산할 때, 오차 함수를 직접 구현하여 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
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c
fann_type error = 0;
for (int i = 0; i < num_outputs; i++) {
fann_type output = fann_get_output(net, i);
fann_type target = fann_get_target(net, i);
error += (output - target) * (output - target);
}
error = sqrt(error / num_outputs);
이 코드는 오차 함수를 직접 구현하여 신경망 모델의 오차를 계산합니다.
오차 함수는 신경망 모델의 오차 계산에 사용되는 함수입니다. 오차 함수는 신경망 모델의 출력과 실제 출력 사이의 차이를 계산하여 오차를 계산합니다. 오차 함수는 다양한 종류가 있으며, 가장 일반적으로 사용되는 오차 함수는 평균 제곱 오차(MSE)와 평균 절대 오차(MAE)입니다.
MSE는 출력과 실제 출력 사이의 제곱된 차이를 평균하여 계산하는 오차 함수입니다. MSE는 다음과 같이 계산됩니다.
MSE = (1/n) * Σ(output - target)^2
MAE는 출력과 실제 출력 사이의 절대적인 차이를 평균하여 계산하는 오차 함수입니다. MAE는 다음과 같이 계산됩니다.
MAE = (1/n) * Σ|output - target|
오차 함수를 선택할 때, 신경망 모델의 특성과 목표를 고려하여 선택해야 합니다. 예를 들어, 신경망 모델이 분류 문제를 해결하는 경우, 오차 함수를 MAE로 선택하는 것이 적합합니다. 반면, 신경망 모델이 회귀 문제를 해결하는 경우, 오차 함수를 MSE로 선택하는 것이 적합합니다.
2025-03-03 00:56