
fann_num_input_train_data 함수는 FANN 라이브러리를 사용하여 신경망을 학습시키기 전에 입력 데이터의 크기를 반환하는 함수입니다.
이 함수를 사용하기 전에, 입력 데이터의 크기를 확인하고, 필요한 파라미터를 설정해야 합니다. 필요한 파라미터는 다음과 같습니다.
- 입력 데이터의 크기: 입력 데이터의 크기는 fann_num_input_train_data 함수를 통해 반환됩니다.
- 학습률: 학습률은 학습 프로세스의 속도를 조절하는 파라미터입니다. 일반적으로 0.1에서 0.9 사이의 값을 사용합니다.
- 에포크 수: 에포크 수는 학습 프로세스의 반복 횟수를 지정하는 파라미터입니다. 일반적으로 100에서 1000 사이의 값을 사용합니다.
- 출력 데이터의 크기: 출력 데이터의 크기는 fann_num_output_train_data 함수를 통해 반환됩니다.
예를 들어, 다음과 같이 입력 데이터의 크기를 확인하고, 필요한 파라미터를 설정할 수 있습니다.
이 예제에서는 fann_num_input_train_data 함수를 사용하여 입력 데이터의 크기를 확인하고, 학습률과 에포크 수를 설정한 후, 신경망을 학습시키기 위한 설정을 수행합니다.
2025-03-17 11:22