fann_set_scaling_params 함수의 두 번째 파라미터인 input_weights_scaling_params와 output_weights_scaling_params는 각각 가중치의 스케일링 파라미터를 설정하는 것입니다.
이 파라미터는 가중치의 스케일링을 제어하여 신경망 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 가중치의 스케일링 파라미터를 설정하지 않으면, 가중치의 스케일링이 자동으로 설정되며, 이는 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
가중치의 스케일링 파라미터를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 가중치의 스케일링 파라미터를 설정하기 전에, 가중치의 스케일링을 제어하는 알고리즘을 선택해야 합니다. FANN 라이브러리는 여러 가지 알고리즘을 제공합니다.
2. 선택한 알고리즘에 따라, 가중치의 스케일링 파라미터를 설정해야 합니다. 일반적으로 가중치의 스케일링 파라미터는 0.0에서 1.0 사이의 값으로 설정됩니다.
3. 가중치의 스케일링 파라미터를 설정한 후, fann_set_scaling_params 함수를 호출하여 설정된 파라미터를 모델에 적용해야 합니다.
예를 들어, 다음과 같이 가중치의 스케일링 파라미터를 설정할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
fann_set_scaling_params(fann, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5);
이 코드는 가중치의 스케일링 파라미터를 0.5로 설정합니다.
2025-04-05 05:27