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;
}
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