fann_scale_train_data 함수는 FANN 라이브러리의 데이터를 스케일링하는 함수입니다. 데이터를 스케일링하는 이유는 신경망 학습에서 데이터의 크기가 너무 큰 경우 오버피팅이 발생할 수 있기 때문입니다.
fann_scale_train_data 함수는 데이터를 스케일링하는 방법을 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
1. 데이터의 최소값과 최대값을 찾습니다. fann_scale_train_data 함수는 데이터의 최소값과 최대값을 찾습니다. 이 값은 데이터의 스케일링을 결정하는 중요한 요소입니다.
2. 스케일링 범위(0, 1)를 설정합니다. 스케일링 범위는 데이터를 스케일링할 때 사용하는 범위입니다. 일반적으로 스케일링 범위는 0과 1 사이로 설정됩니다.
3. 데이터를 스케일링합니다. 데이터를 스케일링하는 방법은 다음과 같습니다.
* 데이터의 최소값을 뺍니다.
* 스케일링 범위의 최소값을 곱합니다.
* 스케일링 범위의 최대값을 더합니다.
예를 들어, 데이터의 최소값이 10이고 최대값이 100이면, 스케일링 범위는 0과 1 사이로 설정됩니다. 데이터를 스케일링하는 방법은 다음과 같습니다.
* 데이터의 최소값을 뺍니다: 10 - 10 = 0
* 스케일링 범위의 최소값을 곱합니다: 0 * 1 = 0
* 스케일링 범위의 최대값을 더합니다: 0 + 1 = 1
결과적으로, 데이터는 0과 1 사이의 스케일링된 값이 됩니다.
2025-05-16 09:50