
RPROP 알고리즘의 delta_zero 값은 초기 학습률을 결정하는 데 사용됩니다.
delta_zero 값이 너무 크면 학습률이 너무 빠르게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
반면 delta_zero 값이 너무 작으면 학습률이 너무 느리게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
FANN 라이브러리에서 delta_zero 값을 제어하는 방법은 다음과 같습니다.
1. FANN 라이브러리에서 RPROP 알고리즘을 사용할 때, delta_zero 값을 설정할 수 있습니다.
2. delta_zero 값은 0.1에서 0.5 사이의 값을 권장합니다.
3. delta_zero 값이 너무 크면 학습률이 너무 빠르게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
4. 반면 delta_zero 값이 너무 작으면 학습률이 너무 느리게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
다음은 FANN 라이브러리에서 RPROP 알고리즘의 delta_zero 값을 설정하는 예제입니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// FANN 라이브러리 초기화
fann_type *input = NULL;
fann_type *output = NULL;
fann_type *hidden = NULL;
fann_type *delta_zero = 0.3; // delta_zero 값을 설정합니다.
// RPROP 알고리즘 초기화
fann_set_activation_steepness_hidden(delta_zero);
fann_set_activation_steepness_output(delta_zero);
// 신경망 학습
fann_train_on_data(input, output, hidden);
return 0;
}
위의 예제에서 delta_zero 값을 0.3으로 설정하였습니다.
delta_zero 값은 0.1에서 0.5 사이의 값을 권장합니다.
delta_zero 값이 너무 크면 학습률이 너무 빠르게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
반면 delta_zero 값이 너무 작으면 학습률이 너무 느리게 증가하여 학습이 잘되지 않을 수 있습니다.
2025-06-04 12:52