SARPROP 알고리즘의 weight_decay_shift 파라미터는 weight decay를 조절하는 역할을 합니다. 기본값은 1.0으로 설정됩니다.
이 파라미터는 학습 속도와 안정성을 조절하는 데 사용됩니다. 너무 큰 값이면 학습 속도가 느려지며, 너무 작은 값이면 학습이 안정되지 않을 수 있습니다.
일반적으로 이 파라미터의 값을 설정할 때 고려해야 하는 요소는 다음과 같습니다.
- 학습 데이터의 크기와 복잡도
- 신경망의 구조와 파라미터의 수
- 학습 알고리즘의 종류와 설정
FANN 라이브러리의 공식문서나 공식 웹사이트에서 더 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
weight_decay_shift 파라미터의 값을 설정할 때는 다음과 같은 공식이나 참고자료를 참고할 수 있습니다.
- FANN 라이브러리의 공식문서: https://github.com/libfann/libfann
- SARPROP 알고리즘의 설명: https://en.wikipedia.org/wiki/SARPROP
이러한 참고자료를 통해 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
2025-07-07 09:41