FANNConnection 클래스의 getWeight 메서드는 신경망 모델의 가중치를 반환하는 메서드입니다. 이 메서드를 사용하여 얻은 가중치는 신경망 모델의 학습 결과에 기반한 가중치 값입니다.
이 가중치를 사용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
1. 신경망 모델의 예측: 얻은 가중치를 사용하여 신경망 모델을 생성하고, 새로운 입력 데이터를 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.
2. 신경망 모델의 수정: 얻은 가중치를 사용하여 신경망 모델을 수정하고, 새로운 학습 데이터를 사용하여 모델을 재학습할 수 있습니다.
3. 신경망 모델의 비교: 얻은 가중치를 사용하여 다른 신경망 모델과 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 두 모델의 가중치를 비교하여 모델의 성능 차이를 분석할 수 있습니다.
FANNConnection 클래스의 getWeight 메서드를 사용하여 얻은 가중치를 사용하는 예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
cpp
#include
int main() {
// 신경망 모델을 생성하고 학습
fann_type *input = (fann_type*)0.1;
fann_type *output = (fann_type*)0.2;
fann_type *weights = fann_get_weight_array(fann, FANN_ALL_LAYERS);
// 얻은 가중치를 사용하여 신경망 모델의 예측을 수행
fann_type result = fann_run(fann, input);
// 얻은 가중치를 사용하여 신경망 모델의 수정을 수행
fann_set_weight_array(fann, FANN_ALL_LAYERS, weights);
return 0;
}
이 예제에서는 FANNConnection 클래스의 getWeight 메서드를 사용하여 신경망 모델의 가중치를 얻은 후, 얻은 가중치를 사용하여 신경망 모델의 예측을 수행하고, 모델의 수정을 수행합니다.
2025-03-11 10:30