FANN 라이브러리의 train_data_scaling 옵션은 신경망의 학습 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 기본값은 0.1입니다.
이 옵션을 사용하면 학습 데이터의 스케일을 조절하여 신경망의 학습 속도와 정확도를 개선할 수 있습니다.
스케일링은 학습 데이터의 범위를 0.1으로 조절하여 신경망이 학습 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
스케일링의 범위는 0.01부터 1.0까지 조절할 수 있습니다.
스케일링의 범위가 작을수록 신경망의 학습 속도가 느려지지만, 정확도가 높아집니다. 반대로 스케일링의 범위가 클수록 신경망의 학습 속도가 빠르지만, 정확도가 낮아집니다.
따라서 스케일링의 범위를 적절하게 조절하여 신경망의 학습 속도와 정확도를 최적화할 수 있습니다.
2025-05-05 18:56