fann_get_cascade_candidate_change_fraction 함수는 신경망 학습의 후보자 후보를 선택하는 데 사용되는 함수로, 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 결정하는 데 사용됩니다.
이 함수를 사용하려면, 신경망의 후보자 후보를 설정하고, 학습 알고리즘을 선택한 후, 이 함수를 호출하여 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 확인해야 합니다.
이 함수의 결과는 0에서 1 사이의 값으로, 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지를 나타냅니다. 결과가 1일 때, 후보자의 가중치 변화가 신경망 학습에서 가장 중요한 요소입니다. 반면, 결과가 0일 때, 후보자의 가중치 변화가 신경망 학습에서 가장 중요하지 않은 요소입니다.
예를 들어, 신경망의 후보자 후보를 설정하고 학습 알고리즘을 선택한 후, fann_get_cascade_candidate_change_fraction 함수를 호출하여 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 확인할 수 있습니다.
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#include
int main() {
// 신경망 객체 생성
fann_type *input = NULL;
fann_type *output = NULL;
fann_type *hidden = NULL;
fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1);
// 신경망의 후보자 후보를 설정
fann_set_cascade_candidate_change_fraction(ann, 0.01);
// 학습 알고리즘을 선택
fann_set_training_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);
// 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 확인
float fraction = fann_get_cascade_candidate_change_fraction(ann);
printf("후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지: %fn", fraction);
// 신경망 객체 삭제
fann_destroy(ann);
return 0;
}
이 예제에서는 신경망의 후보자 후보를 설정하고 학습 알고리즘을 선택한 후, fann_get_cascade_candidate_change_fraction 함수를 호출하여 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 확인합니다.
이 함수의 결과를 사용하여, 신경망 학습에서 후보자의 가중치 변화가 얼마나 중요한지 결정할 수 있습니다.
2025-07-05 04:11