FANN 라이브러리의 MSE(Mean Squared Error) 구현은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
FANN 라이브러리의 MSE 구현은 `fann_get_MSE` 함수를 사용하여 계산됩니다. 이 함수는 신경망의 출력과 실제 출력의 차이를 계산하여 MSE를 구합니다.
MSE 공식은 다음과 같습니다:
MSE = (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2
여기서 n은 데이터 포인트의 수, y_true는 실제 출력, y_pred는 신경망의 출력입니다.
`fann_get_MSE` 함수는 이 공식에 따라 MSE를 계산하여 반환합니다. 함수의 입력으로 신경망의 출력과 실제 출력의 배열이 필요합니다.
예를 들어, 신경망의 출력과 실제 출력이 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.
신경망의 출력: [0.8, 0.9, 0.7]
실제 출력: [0.85, 0.95, 0.75]
이 경우, `fann_get_MSE` 함수는 다음과 같이 계산됩니다.
MSE = (1/3) * ((0.85 - 0.8)^2 + (0.95 - 0.9)^2 + (0.75 - 0.7)^2)
MSE = (1/3) * (0.0025 + 0.0025 + 0.0025)
MSE = 0.0083
따라서, `fann_get_MSE` 함수는 신경망의 출력과 실제 출력의 차이를 계산하여 MSE를 구하는 데 사용됩니다.
2025-06-27 14:12