FANN 라이브러리의 Cascade 학습에 대한 문제점

• 최적화마스터 7일 전 2025.03.17 11:15
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나우호스팅 　7일 전



Cascade 학습에서 `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수는 최소 출력 에포크 수를 반환하는 함수로, 학습 프로세스에서 역할을 하는 것은 다음과 같습니다.

- Cascade 학습에서, 신경망은 여러 단계를 거쳐 학습됩니다. 각 단계는 이전 단계의 출력을 입력으로 사용합니다.
- `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수는 각 단계에서 최소 출력 에포크 수를 설정합니다. 이 수는 단계별로 학습이 진행될 때마다 증가합니다.
- 함수가 반환하는 최소 출력 에포크 수는 학습 프로세스의 진행 상황을 판단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 학습이 진행될 때마다 함수가 반환하는 에포크 수를 확인하여, 학습이 충분히 진행되었는지 여부를 판단할 수 있습니다.

예제 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 신경망 생성

    fann_type *input = (fann_type *) malloc(2 * sizeof(fann_type));

    fann_type *output = (fann_type *) malloc(1 * sizeof(fann_type));

    fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);



    // Cascade 학습 설정

    fann_set_cascade_min_out_epochs(ann, 10);



    // 학습 프로세스

    for (int i = 0; i < 100; i++) {

        // 입력 데이터 설정

        input[0] = 0.5;

        input[1] = 0.3;



        // 출력 데이터 설정

        output[0] = fann_run(ann, input);



        // 에포크 수 증가

        fann_get_cascade_min_out_epochs(ann);



        // 학습 프로세스 진행

        fann_train_on_data(ann, input, output);

    }



    // 학습 프로세스 종료

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}

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이 예제 코드에서는 `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수를 사용하여 최소 출력 에포크 수를 설정하고, 학습 프로세스에서 역할을 하는지 보여줍니다.

2025-03-17 11:16

<br /> <br /> Cascade 학습에서 `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수는 최소 출력 에포크 수를 반환하는 함수로, 학습 프로세스에서 역할을 하는 것은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - Cascade 학습에서, 신경망은 여러 단계를 거쳐 학습됩니다. 각 단계는 이전 단계의 출력을 입력으로 사용합니다.<br /> - `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수는 각 단계에서 최소 출력 에포크 수를 설정합니다. 이 수는 단계별로 학습이 진행될 때마다 증가합니다.<br /> - 함수가 반환하는 최소 출력 에포크 수는 학습 프로세스의 진행 상황을 판단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 학습이 진행될 때마다 함수가 반환하는 에포크 수를 확인하여, 학습이 충분히 진행되었는지 여부를 판단할 수 있습니다.<br /> <br /> 예제 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 신경망 생성<br /> fann_type *input = (fann_type *) malloc(2 * sizeof(fann_type));<br /> fann_type *output = (fann_type *) malloc(1 * sizeof(fann_type));<br /> fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);<br /> <br /> // Cascade 학습 설정<br /> fann_set_cascade_min_out_epochs(ann, 10);<br /> <br /> // 학습 프로세스<br /> for (int i = 0; i < 100; i++) {<br /> // 입력 데이터 설정<br /> input[0] = 0.5;<br /> input[1] = 0.3;<br /> <br /> // 출력 데이터 설정<br /> output[0] = fann_run(ann, input);<br /> <br /> // 에포크 수 증가<br /> fann_get_cascade_min_out_epochs(ann);<br /> <br /> // 학습 프로세스 진행<br /> fann_train_on_data(ann, input, output);<br /> }<br /> <br /> // 학습 프로세스 종료<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제 코드에서는 `fann_get_cascade_min_out_epochs` 함수를 사용하여 최소 출력 에포크 수를 설정하고, 학습 프로세스에서 역할을 하는지 보여줍니다.