cascadetrain 함수에서 fann_set_cascade_candidate_limit 함수의 역할은 후보 임계값을 설정하여 후보 네트워크의 학습을 제어하는 것입니다.
이 함수를 사용하여 후보 임계값을 설정하면, 후보 네트워크의 학습이 멈추는 조건을 설정할 수 있습니다.
예를 들어, 후보 네트워크의 오차율이 0.01 미만이 될 때까지 학습을 진행하도록 설정할 수 있습니다.
그러나, 후보 임계값을 설정했음에도 학습이 멈추는 경우는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.
1. 오차율이 너무 낮은 경우: 후보 임계값을 너무 낮게 설정하면, 후보 네트워크의 학습이 너무 빠르게 진행되어 오차율이 너무 낮아지게 됩니다. 이 경우, 후보 네트워크의 학습이 멈추게 됩니다.
2. 학습 데이터가 너무 적은 경우: 후보 네트워크의 학습 데이터가 너무 적을 때, 후보 임계값을 설정했음에도 학습이 멈추게 됩니다.
3. 학습 알고리즘의 문제: 후보 네트워크의 학습 알고리즘 자체가 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 학습 알고리즘이 너무 느리거나, 학습 데이터가 너무 많을 때, 후보 임계값을 설정했음에도 학습이 멈추게 됩니다.
4. 학습 매개변수의 문제: 후보 네트워크의 학습 매개변수가 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 학습 매개변수가 너무 크거나, 너무 작을 때, 후보 임계값을 설정했음에도 학습이 멈추게 됩니다.
5. 학습 데이터의 문제: 후보 네트워크의 학습 데이터가 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터가 너무 많거나, 너무 적을 때, 후보 임계값을 설정했음에도 학습이 멈추게 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는, 후보 네트워크의 학습 매개변수를 조정하고, 학습 데이터를 조정하여 후보 임계값을 설정하는 것이 중요합니다.
2025-05-25 18:54