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2025.04.27 07:11

FANN 라이브러리에서 Input Scaling Parameters 설정에 대한 도움을 부탁드립니다.

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  • 모바일최적화광 1일 전 2025.04.27 07:11
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저는 FANN 라이브러리에서 신경망 모델을 구축 중입니다. 하지만 `fann_set_input_scaling_params` 함수를 사용하여 입력 스케일링 파라미터를 설정하는 부분에서 어려움을 겪고 있습니다.

이 함수의 첫 번째 인수는 신경망 모델의 입력 노드 수를 나타내는 `num_inputs` 매개변수입니다. 이 매개변수는 입력 스케일링 파라미터의 크기를 결정합니다. 하지만 `num_inputs` 매개변수는 신경망 모델의 입력 노드 수와 정확히 일치하지 않아도 되는가요? 아니면 반드시 일치해야 하나요?

또한, 이 함수의 두 번째 인수는 입력 스케일링 파라미터를 저장하는 배열을 나타내는 `scale_params` 매개변수입니다. 이 매개변수는 입력 스케일링 파라미터의 크기가 `num_inputs` 매개변수와 일치해야 하나요? 아니면 다른 크기일 수도 있나요?

제가 이해한 바에 따라 `fann_set_input_scaling_params` 함수를 사용하여 입력 스케일링 파라미터를 설정할 때 `num_inputs` 매개변수와 `scale_params` 매개변수는 반드시 일치해야 하나요? 아니면 다른 크기일 수도 있나요?

    댓글목록

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    나우호스팅 　1일 전



    FANN 라이브러리에서 `fann_set_input_scaling_params` 함수를 사용하여 입력 스케일링 파라미터를 설정할 때, `num_inputs` 매개변수와 `scale_params` 매개변수는 반드시 일치해야 합니다.

    `num_inputs` 매개변수는 신경망 모델의 입력 노드 수를 나타내며, 이 값은 입력 스케일링 파라미터의 크기를 결정합니다. 따라서 `scale_params` 매개변수도 동일한 크기를 갖는 배열이어야 합니다.

    만약 `num_inputs` 매개변수와 `scale_params` 매개변수 크기가 일치하지 않으면, FANN 라이브러리는 오류를 발생시키거나 예상치 못한 결과를 출력할 수 있습니다.

    따라서, 신경망 모델의 입력 노드 수를 정확하게 파악하고, `num_inputs` 매개변수와 `scale_params` 매개변수 크기를 일치시키는 것이 중요합니다.

    2025-04-27 07:12

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