SARPROP 알고리즘의 초기 온도는 학습 속도에 영향을 미칩니다. 초기 온도가 높을수록 학습 속도가 빠르지만, 학습이 안정적이지 않을 수 있습니다. 반대로 초기 온도가 낮을수록 학습 속도가 느리지만, 학습이 안정적입니다.
fann_set_sarprop_temperature 함수의 temperature 파라미터의 기본값은 1.0입니다. 적절한 범위는 0.1부터 10.0까지입니다. 그러나 이 범위는 모델과 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.
temperature 파라미터는 다른 파라미터와 상호작용하지 않습니다. 그러나 초기 온도는 학습률, 학습 횟수, 모델의 복잡도와 같은 다른 파라미터와 함께 사용하여 최적의 학습 속도와 안정성을 결정해야 합니다.
2025-06-27 16:19