fann_init_weights 함수의 weight_init_steepness 인자는 신경망의 가중치를 초기화할 때 사용하는 기울기(steepness)를 결정합니다.
weight_init_steepness 값이 1보다 큰 경우, 신경망의 가중치는 더 빠르게 증가합니다. 이는 신경망이 더 빠르게 학습할 수 있지만, 과적합의 위험이 높아집니다.
반면, weight_init_steepness 값이 1보다 작은 경우, 신경망의 가중치는 더 느리게 증가합니다. 이는 신경망이 더 느리게 학습하지만, 과적합의 위험이 줄어듭니다.
일반적으로, weight_init_steepness 값은 1.15에서 1.3 사이로 설정됩니다. 이 범위는 신경망이 빠르게 학습하면서 과적합의 위험이 적은 범위입니다.
하지만, 최적의 weight_init_steepness 값을 결정하는 것은 문제의 특성과 신경망의 구조에 따라 달라집니다. 따라서, 문제의 특성과 신경망의 구조를 고려하여 적절한 weight_init_steepness 값을 결정해야 합니다.
2025-06-10 23:42