FANN 라이브러리의 `fann_scale_input_train_data` 함수는 입력 데이터를 0과 1 사이의 값으로 스케일링하는 함수입니다.
이 함수는 다음과 같은 방식으로 스케일링을 수행합니다.
1. 데이터의 최소값과 최대값을 찾습니다.
2. 데이터를 (데이터 - 최소값) / (최대값 - 최소값)로 스케일링합니다.
3. 스케일링된 데이터를 0과 1 사이의 값으로 조정합니다.
이 함수를 사용하기 위한 조건이나 제약사항은 다음과 같습니다.
* 입력 데이터는 2차원 배열이어야 합니다.
* 입력 데이터의 열은 모두 같은 크기여야 합니다.
* 스케일링된 데이터는 0과 1 사이의 값으로 조정됩니다.
이 함수를 사용하여 스케일링을 수행한 후, 모델의 학습 성능에 영향을 미치는 요인은 다음과 같습니다.
* 스케일링된 데이터의 분포가 균일해지므로, 모델이 학습하는 데이터의 분포가 균일해집니다.
* 스케일링된 데이터의 범위가 0과 1 사이로 조정되므로, 모델이 학습하는 데이터의 범위가 제한됩니다.
* 스케일링된 데이터의 스케일링 비율이 모델의 학습 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
2025-05-12 14:52