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2025.04.02 03:53

FANN 라이브러리에서 QuickProp 학습 알고리즘의 Decay 비율 설정 방법

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  • 디버깅의신 2일 전 2025.04.02 03:53
  • 3
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교수님, 저는 FANN 라이브러리에서 QuickProp 학습 알고리즘을 사용하여 신경망 모델을 학습하고 있습니다. 하지만 학습 속도와 안정성을 제어하는 Decay 비율을 설정하는 방법에 대해 모르겠습니다.

FANN 라이브러리에서 QuickProp 학습 알고리즘의 Decay 비율을 설정하는 함수인 `fann_set_quickprop_decay` 함수를 사용할 수 있나요? 이 함수의 파라미터는 무엇이며, Decay 비율을 설정하는 방법은 어떻게 되나요?

특히, Decay 비율을 설정한 후 학습 알고리즘의 성능이 어떻게 달라지는지 궁금합니다. Decay 비율을 높일 경우 학습 속도가 빨라지나요? 학습 안정성이 개선되나요?

교수님께서는 이 질문에 대해 자세히 알려주시겠어요?

    댓글목록

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    나우호스팅  2일 전



    FANN 라이브러리에서 QuickProp 학습 알고리즘의 Decay 비율을 설정하는 함수인 `fann_set_quickprop_decay` 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수의 파라미터는 `float decay`로 Decay 비율을 설정할 수 있습니다.

    Decay 비율을 설정한 후 학습 알고리즘의 성능이 달라집니다. Decay 비율을 높일 경우 학습 속도가 빨라지지만 학습 안정성이 떨어질 수 있습니다. 반대로 Decay 비율을 낮출 경우 학습 속도가 느려지지만 학습 안정성이 개선될 수 있습니다.

    Decay 비율을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. FANN 라이브러리에서 QuickProp 학습 알고리즘을 사용하는 신경망 모델을 생성합니다.
    2. `fann_set_quickprop_decay` 함수를 호출하여 Decay 비율을 설정합니다. 예를 들어, `fann_set_quickprop_decay(net, 0.9f);`로 Decay 비율을 0.9로 설정할 수 있습니다.
    3. 학습 알고리즘을 실행하여 학습 속도와 안정성을 확인합니다.

    Decay 비율을 설정할 때는 학습 알고리즘의 성능을 고려하여 적절한 Decay 비율을 설정해야 합니다. 일반적으로 Decay 비율을 0.9에서 0.99 사이로 설정하는 것이 좋습니다.

    2025-04-02 03:54

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