FANN 라이브러리의 `fann_set_cascade_candidate_change_fraction` 함수는 다층 퍼셉트론의 캐스케이드 학습 알고리즘에서 사용되는 함수입니다. 이 함수는 학습 중에 후보 후보군의 변경 비율을 제어하는 역할을 합니다.
이 함수의 설정 값은 0.0에서 1.0 사이의 값을 취할 수 있습니다. 설정 값이 0.0일 경우, 후보 후보군은 변경되지 않으며, 설정 값이 1.0일 경우, 후보 후보군은 매 학습 단계에서 완전히 교체됩니다.
예를 들어, `fann_set_cascade_candidate_change_fraction` 함수에 `0.001`을 입력했을 때, 학습 중에 후보 후보군이 0.1%만 변경됩니다. 이 설정 값을 사용하면 학습 속도가 향상되지만, 학습 정확도가 저하될 수 있습니다.
이 함수의 설정 값을 적절히 선택하는 방법은 학습 데이터의 특성, 알고리즘의 종류, 학습 속도, 학습 정확도 등을 고려하여 결정해야 합니다. 일반적으로 설정 값을 작게 설정하면 학습 속도가 향상되지만, 학습 정확도가 저하될 수 있습니다. 반면, 설정 값을 크게 설정하면 학습 정확도가 향상되지만, 학습 속도가 저하될 수 있습니다.
다음과 같은 방법으로 설정 값을 결정할 수 있습니다.
1. 학습 데이터의 특성: 학습 데이터의 크기, 분포, 노이즈 등을 고려하여 설정 값을 결정할 수 있습니다.
2. 알고리즘의 종류: 다층 퍼셉트론의 알고리즘 종류, 예를 들어, 캐스케이드 학습, 빠른 학습, 등을 고려하여 설정 값을 결정할 수 있습니다.
3. 학습 속도: 학습 속도와 학습 정확도를 고려하여 설정 값을 결정할 수 있습니다.
4. 학습 정확도: 학습 정확도와 학습 속도를 고려하여 설정 값을 결정할 수 있습니다.
예를 들어, 학습 데이터가 크고 분포가 균일한 경우, 설정 값을 작게 설정하여 학습 속도를 향상시키는 것이 좋습니다. 반면, 학습 데이터가 작고 분포가 불균일한 경우, 설정 값을 크게 설정하여 학습 정확도를 향상시키는 것이 좋습니다.
2025-04-02 07:08