FANN 라이브러리에서 Train Data를 병합하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.
fann_merge_train_data 함수는 이전에 학습된 데이터와 새로운 데이터를 병합하는 데 사용됩니다. 하지만 이전 데이터의 학습 결과가 새로운 데이터에 영향을 주지 않는 이유는 다음과 같습니다.
1. 학습 결과의 갱신: fann_merge_train_data 함수는 이전 데이터의 학습 결과를 갱신하지 않습니다. 따라서 새로운 데이터가 병합된 후에도 이전 데이터의 학습 결과는 변경되지 않습니다.
2. 데이터의 병합: fann_merge_train_data 함수는 새로운 데이터를 이전 데이터에 추가하는 방식으로 데이터를 병합합니다. 따라서 새로운 데이터의 학습 결과는 이전 데이터의 학습 결과에 영향을 받지 않습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 새로운 데이터를 이전 데이터에 추가하는 대신, 이전 데이터를 새로운 데이터에 추가하는 방법을 사용할 수 있습니다. 또는 새로운 데이터를 이전 데이터에 추가한 후, 새로운 데이터의 학습 결과를 갱신하는 방법을 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같이 새로운 데이터를 이전 데이터에 추가한 후, 새로운 데이터의 학습 결과를 갱신하는 방법을 사용할 수 있습니다.
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// 이전 데이터를 새로운 데이터에 추가
fann_train_data *new_train_data = fann_merge_train_data(fann_train_data *new_train_data, fann_train_data *old_train_data);
// 새로운 데이터의 학습 결과를 갱신
fann_run_train_data(new_train_data);
이러한 방법을 사용하면 새로운 데이터의 학습 결과가 이전 데이터에 영향을 받을 수 있습니다.
2025-05-21 01:42