fann_create_train_from_callback 함수 사용에 대한 질문

• MySQL도깨비 14일 전 2025.03.09 00:35
• 19
  1

목록

댓글 1

댓글목록



나우호스팅 　14일 전



fann_create_train_from_callback 함수는 ANN 모델을 학습시키기 위해 사용되는 함수입니다. 이 함수의 callback 함수는 학습 중에 발생하는 이벤트를 처리하는 함수입니다.

callback 함수의 역할은 다음과 같습니다.

- 학습 중에 발생하는 이벤트를 처리합니다.
- 학습을 중단시키거나, 학습률을 조정할 수 있습니다.

callback 함수에 전달되는 매개변수는 다음과 같습니다.

- error: 학습 중에 발생하는 오류를 나타내는 변수입니다.
- max_epochs: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.
- max_epochs_train: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.
- max_epochs_test: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.
- max_fail: 학습 중에 발생하는 최대 실패 횟수를 나타내는 변수입니다.
- tms: 학습 중에 발생하는 시간을 나타내는 변수입니다.

callback 함수를 사용하여 ANN 모델의 학습을 중단시키거나, 학습률을 조정하는 방법은 다음과 같습니다.

- error 변수를 사용하여 학습을 중단할 수 있습니다. error 변수가 1 이상인 경우 학습을 중단할 수 있습니다.
- max_epochs 변수를 사용하여 학습률을 조정할 수 있습니다. max_epochs 변수를 변경하여 학습률을 조정할 수 있습니다.

callback 함수를 사용해 학습을 중단시키는 예제 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int callback_function(float *output, float *output_best, float *mse, float *mse_best, int max_epochs, int max_epochs_train, int max_epochs_test, float *fail, float time) {

    if (mse > 1.0) { // 오류가 1 이상인 경우 학습을 중단

        return 1;

    }

    return 0;

}



int main() {

    fann_type *input, *output;

    fann_type *train_data, *train_labels;

    fann_type *test_data, *test_labels;

    fann *ann;



    // ANN 모델을 생성합니다.

    ann = fann_create();

    fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 1);

    fann_set_activation_steepness_output(ann, 1);

    fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

    fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);



    // 학습 데이터를 로드합니다.

    train_data = (fann_type *)fann_read_train_from_file("train.dat");

    train_labels = (fann_type *)fann_read_train_from_file("train_labels.dat");



    // 테스트 데이터를 로드합니다.

    test_data = (fann_type *)fann_read_train_from_file("test.dat");

    test_labels = (fann_type *)fann_read_train_from_file("test_labels.dat");



    // callback 함수를 설정합니다.

    fann_set_callback(ann, callback_function);



    // ANN 모델을 학습시킵니다.

    fann_train_on_data(ann, train_data, train_labels, 100000, 0.01, 0.01);



    // ANN 모델을 테스트합니다.

    fann_type *output = fann_run(ann, test_data);



    // ANN 모델을 삭제합니다.

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}

Copy



이 예제 코드는 callback 함수를 사용하여 ANN 모델의 학습을 중단시키는 방법을 보여줍니다. callback 함수는 오류가 1 이상인 경우 학습을 중단시키는 예제입니다.

2025-03-09 00:36

<br /> <br /> fann_create_train_from_callback 함수는 ANN 모델을 학습시키기 위해 사용되는 함수입니다. 이 함수의 callback 함수는 학습 중에 발생하는 이벤트를 처리하는 함수입니다.<br /> <br /> callback 함수의 역할은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - 학습 중에 발생하는 이벤트를 처리합니다.<br /> - 학습을 중단시키거나, 학습률을 조정할 수 있습니다.<br /> <br /> callback 함수에 전달되는 매개변수는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - error: 학습 중에 발생하는 오류를 나타내는 변수입니다.<br /> - max_epochs: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.<br /> - max_epochs_train: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.<br /> - max_epochs_test: 학습 중에 발생하는 최대 에포크 수를 나타내는 변수입니다.<br /> - max_fail: 학습 중에 발생하는 최대 실패 횟수를 나타내는 변수입니다.<br /> - tms: 학습 중에 발생하는 시간을 나타내는 변수입니다.<br /> <br /> callback 함수를 사용하여 ANN 모델의 학습을 중단시키거나, 학습률을 조정하는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - error 변수를 사용하여 학습을 중단할 수 있습니다. error 변수가 1 이상인 경우 학습을 중단할 수 있습니다.<br /> - max_epochs 변수를 사용하여 학습률을 조정할 수 있습니다. max_epochs 변수를 변경하여 학습률을 조정할 수 있습니다.<br /> <br /> callback 함수를 사용해 학습을 중단시키는 예제 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int callback_function(float *output, float *output_best, float *mse, float *mse_best, int max_epochs, int max_epochs_train, int max_epochs_test, float *fail, float time) {<br /> if (mse > 1.0) { // 오류가 1 이상인 경우 학습을 중단<br /> return 1;<br /> }<br /> return 0;<br /> }<br /> <br /> int main() {<br /> fann_type *input, *output;<br /> fann_type *train_data, *train_labels;<br /> fann_type *test_data, *test_labels;<br /> fann *ann;<br /> <br /> // ANN 모델을 생성합니다.<br /> ann = fann_create();<br /> fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 1);<br /> fann_set_activation_steepness_output(ann, 1);<br /> fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);<br /> fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);<br /> <br /> // 학습 데이터를 로드합니다.<br /> train_data = (fann_type *)fann_read_train_from_file("train.dat");<br /> train_labels = (fann_type *)fann_read_train_from_file("train_labels.dat");<br /> <br /> // 테스트 데이터를 로드합니다.<br /> test_data = (fann_type *)fann_read_train_from_file("test.dat");<br /> test_labels = (fann_type *)fann_read_train_from_file("test_labels.dat");<br /> <br /> // callback 함수를 설정합니다.<br /> fann_set_callback(ann, callback_function);<br /> <br /> // ANN 모델을 학습시킵니다.<br /> fann_train_on_data(ann, train_data, train_labels, 100000, 0.01, 0.01);<br /> <br /> // ANN 모델을 테스트합니다.<br /> fann_type *output = fann_run(ann, test_data);<br /> <br /> // ANN 모델을 삭제합니다.<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제 코드는 callback 함수를 사용하여 ANN 모델의 학습을 중단시키는 방법을 보여줍니다. callback 함수는 오류가 1 이상인 경우 학습을 중단시키는 예제입니다.