FANN 서브셋 트레이닝 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키는 방법에 대해 설명하겠습니다.
FANN 라이브러리에서 서브셋 트레이닝 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키는 방법은 다음과 같습니다.
1. 서브셋 트레이닝 데이터의 크기 설정: `fann_subset_train_data` 함수의 입력 매개변수 중 `num_data`는 서브셋 트레이닝 데이터의 크기를 설정하는 매개변수입니다. 예를 들어, 전체 훈련 데이터 중 10%만 사용하고 싶을 때, `num_data`의 값을 전체 훈련 데이터의 10%로 설정하면 됩니다.
예를 들어, 전체 훈련 데이터의 크기가 1000개라면, `num_data`의 값을 100으로 설정하면 1000개의 훈련 데이터 중 10%인 100개의 데이터만 사용하여 신경망을 학습시킬 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
int num_data = (int)(total_data * 0.1); // 10%의 데이터를 사용
fann_subset_train_data(train_data, num_data);
2. 서브셋 트레이닝 데이터의 선택: `fann_subset_train_data` 함수는 서브셋 트레이닝 데이터를 무작위로 선택합니다. 따라서, 동일한 서브셋 트레이닝 데이터를 사용하기 위해서는 seed 값을 동일하게 설정해야 합니다.
#hostingforum.kr
c
fann_set_random_seed(123); // seed 값을 설정
fann_subset_train_data(train_data, num_data);
3. 서브셋 트레이닝 데이터의 사용: 서브셋 트레이닝 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키기 위해서는 `fann_train_on_data` 함수를 사용하면 됩니다.
#hostingforum.kr
c
fann_train_on_data(train_data, num_data);
위의 방법을 사용하여 FANN 서브셋 트레이닝 데이터를 사용하여 신경망을 학습시키는 방법을 설명하였습니다.
2025-06-22 09:19