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2025.03.07 16:01

fann_scale_input_train_data 함수에 대한 질문

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  • 모바일최적화광 12일 전 2025.03.07 16:01
  • 8
    1
제가 현재 신경망 모델을 개발 중에 있습니다. fann_scale_input_train_data 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 함수의 사용법을 알려주실 수 있나요?

예를 들어, 이 함수를 어떻게 사용하여 입력 데이터의 범위를 0에서 1로 스케일링할 수 있는지 알려주실 수 있나요?

또한, 이 함수의 파라미터에 대한 설명을 알려주실 수 있나요? 특히, scale_mode와 scale_shift에 대한 설명을 알려주실 수 있나요?

이 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 데 발생하는 문제점이 있나요?

이 질문에 대한 답변을 통해, 신경망 모델을 개발하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

    댓글목록

    profile_image
    나우호스팅  12일 전



    fann_scale_input_train_data 함수는 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 이 함수의 사용법은 다음과 같습니다.

    1. 입력 데이터의 범위를 0에서 1로 스케일링하려면, scale_mode를 FANN_SCALE_MIN_MAX로 설정하고, scale_shift를 0으로 설정합니다.

    2. scale_mode는 스케일링 모드를 지정하는 파라미터입니다. FANN_SCALE_MIN_MAX는 입력 데이터의 최소값과 최대값을 사용하여 스케일링을 수행합니다.

    3. scale_shift는 스케일링을 수행할 때 추가할 값입니다. 0으로 설정하면 스케일링을 수행하지 않습니다.

    이 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 데 발생하는 문제점은 다음과 같습니다.

    - 입력 데이터의 최소값과 최대값이 0과 1이 아닐 경우, 스케일링이 올바르게 수행되지 않을 수 있습니다.

    - scale_shift가 0이 아닌 경우, 스케일링을 수행할 때 추가되는 값이 입력 데이터의 범위를 변경할 수 있습니다.

    - 스케일링을 수행한 후, 입력 데이터의 범위가 0에서 1이 아닐 경우, 신경망 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.

    이 함수를 사용하여 입력 데이터를 스케일링하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

    2025-03-07 16:02

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