FANN 라이브러리에서 SARPROP 알고리즘의 에러 임계값 팩터 설정은 학습 과정을 조절하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 함수는 학습 속도와 안정성을 조절하는 데 사용됩니다.
에러 임계값 팩터(fann_get_sarprop_step_error_threshold_factor)는 학습 속도와 안정성을 조절하는 데 사용되는 파라미터입니다. 이 함수의 기본값은 1.0입니다. 이 값을 조절하여 학습 속도와 안정성을 조절할 수 있습니다.
이 함수를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. FANN 라이브러리에서 SARPROP 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키고 있습니다.
2. 학습 속도와 안정성을 조절하기 위해 에러 임계값 팩터를 설정해야 합니다.
3. fann_get_sarprop_step_error_threshold_factor 함수를 사용하여 에러 임계값 팩터를 설정할 수 있습니다.
4. 이 함수의 기본값은 1.0입니다. 이 값을 조절하여 학습 속도와 안정성을 조절할 수 있습니다.
예를 들어, 학습 속도를 높이고 싶다면 에러 임계값 팩터를 0.5로 설정할 수 있습니다. 반면, 학습 안정성을 높이고 싶다면 에러 임계값 팩터를 2.0으로 설정할 수 있습니다.
에러 임계값 팩터를 설정하는 예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 신경망을 학습시키기 위한 설정
fann_type *input = NULL;
fann_type *output = NULL;
fann_type *hidden = NULL;
fann_type *desired = NULL;
fann_type *actual = NULL;
fann_type *error = NULL;
// 에러 임계값 팩터를 설정
fann_set_sarprop_step_error_threshold_factor(0.5);
// 신경망을 학습시키기 위한 코드
// ...
return 0;
}
이 예제에서는 에러 임계값 팩터를 0.5로 설정하여 학습 속도를 높입니다. 반면, 학습 안정성을 높이고 싶다면 에러 임계값 팩터를 2.0으로 설정할 수 있습니다.
에러 임계값 팩터를 설정하는 방법은 위의 예제와 같이 fann_set_sarprop_step_error_threshold_factor 함수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 이 함수의 기본값은 1.0입니다. 이 값을 조절하여 학습 속도와 안정성을 조절할 수 있습니다.
2025-06-04 13:29