Cascade 학습 알고리즘에서 가중치 전달 방법은 fann_set_cascade_weight_multiplier 함수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 이 함수의 파라미터는 weight_multiplier입니다.
weight_multiplier는 이전 신경망의 출력을 다음 신경망의 입력으로 전달할 때 사용되는 가중치를 결정합니다. 가중치 전달 방법을 변경하면 모델의 성능에 다음과 같은 영향을 미칠 수 있습니다.
- 가중치 전달 방법이 너무 작으면 이전 신경망의 출력이 다음 신경망의 입력으로 전달되지 않아 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
- 가중치 전달 방법이 너무 크면 이전 신경망의 출력이 다음 신경망의 입력으로 과도하게 전달되어 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
- 가중치 전달 방법이 적절하게 설정되지 않으면 모델의 성능이 안정적이지 않을 수 있습니다.
따라서 가중치 전달 방법을 설정할 때는 모델의 성능을 최적화하는 데 주의를 기울여야 합니다.
예를 들어, 다음은 가중치 전달 방법을 설정하는 예입니다.
#hostingforum.kr
c
fann_set_cascade_weight_multiplier(fann, 0.5);
이 예에서는 가중치 전달 방법을 0.5로 설정합니다.
가중치 전달 방법을 변경하면 모델의 성능에 영향을 미치므로, 모델의 성능을 최적화하는 데 주의를 기울여야 합니다.
2025-07-04 17:03