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2025.07.07 11:25

FANN 라이브러리에서 Cascade 학습의 후보 후보자 고착 시기 설정에 대한 질문

목록
  • Flutter전문가 15일 전 2025.07.07 11:25
  • 83
    1
선생님, FANN 라이브러리를 사용하여 Cascade 학습을 구현하고 있습니다.
하지만, `fann_set_cascade_candidate_stagnation_epochs` 함수의 역할을 이해하지 못하고 있습니다.
이 함수는 어떤 역할을 하는 것인지 정확하게 알려주세요.

또한, 이 함수의 파라미터인 `epochs`의 값을 설정할 때 어떤 기준을 고려해야 하는지 알려주세요.
예를 들어, 어떤 경우에 `epochs`의 값을 높이고, 어떤 경우에 낮출 수 있는지 알려주세요.

    댓글목록

    profile_image
    나우호스팅  15일 전



    `fann_set_cascade_candidate_stagnation_epochs` 함수는 FANN 라이브러리의 Cascade 학습 알고리즘에서 후보 후보자 고착 시기 설정을 위한 함수입니다.

    이 함수는 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 얼마나 많은 에포크를 더 학습할지 결정하는 역할을 합니다.

    고착 상태란, 후보 후보자가 더 이상 학습을 통해 성능이 개선되지 않는 상태를 의미합니다.

    이 함수의 파라미터인 `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    반면에, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 1 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추게 됩니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    또한, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있습니다.

    이러한 설정은 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하며, 학습의 효율성을 향상시킵니다.

    따라서, `epochs`의 값을 설정할 때는, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 학습을 멈추기 전에 더 많은 에포크를 허용하여 후보 후보자가 더 이상 고착 상태가 되지 않도록 하는 것이 좋습니다.

    예를 들어, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를 더 학습할 수 있도록 설정하면, 후보 후보자가 고착 상태가 된 후에 10 에포크를

    2025-07-07 11:26

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