fann_scale_input_train_data 함수는 입력 데이터를 스케일링하는 데 사용됩니다. 스케일링은 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 스케일링의 목적은 모델이 모든 입력 데이터에 대해 동일한 가중치를 부여하도록 하여, 모델의 성능을 향상시키는 것입니다.
스케일링을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
1. fann_scale_input_train_data 함수를 호출하여 입력 데이터를 스케일링합니다.
2. 스케일링된 데이터를 모델에 입력합니다.
fann_scale_input_train_data 함수의 인수는 다음과 같습니다.
- input_data: 스케일링할 입력 데이터
- min_input: 입력 데이터의 최소값
- max_input: 입력 데이터의 최대값
- new_min: 스케일링된 데이터의 최소값
- new_max: 스케일링된 데이터의 최대값
각 인수의 역할은 다음과 같습니다.
- input_data: 스케일링할 입력 데이터를 입력합니다.
- min_input: 입력 데이터의 최소값을 입력합니다.
- max_input: 입력 데이터의 최대값을 입력합니다.
- new_min: 스케일링된 데이터의 최소값을 입력합니다.
- new_max: 스케일링된 데이터의 최대값을 입력합니다.
예를 들어, 입력 데이터가 0에서 100 사이의 값이고, 스케일링된 데이터가 -1에서 1 사이의 값이면, 다음과 같이 호출할 수 있습니다.
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c
fann_scale_input_train_data(input_data, 0, 100, -1, 1);
이 함수를 호출하면, 입력 데이터가 0에서 100 사이의 값이 스케일링되어 -1에서 1 사이의 값이 됩니다.
2025-05-12 06:58