fann_set_scaling_params 함수의 첫 번째 인자로 전달되는 fann_activation_steepness_input과 fann_activation_steepness_output은 각각 입력과 출력의 활성화 함수의 기울기를 의미합니다.
활성화 함수의 기울기는 신경망의 학습과 출력의 가중치를 결정하는 중요한 파라미터입니다. 활성화 함수의 기울기는 활성화 함수의 기울기 곡선의 기울기를 나타내며, 이는 신경망의 출력이 입력에 대해 얼마나 민감하게 반응하는지 결정합니다.
이러한 파라미터를 설정하는 것은 신경망의 성능을 향상시키는 데 중요하며, 올바른 파라미터 설정은 신경망의 학습과 성능을 크게影响할 수 있습니다.
fann_set_scaling_params 함수의 두 번째 인자로 전달되는 스케일링 파라미터는 입력과 출력의 스케일링을 위한 파라미터를 설정합니다. 이러한 파라미터는 신경망의 입력과 출력을 스케일링하는 데 사용됩니다.
이러한 스케일링 파라미터는 신경망의 학습과 출력의 가중치를 결정하는 중요한 파라미터입니다. 올바른 스케일링 파라미터 설정은 신경망의 성능을 향상시키는 데 중요하며, 올바른 파라미터 설정은 신경망의 학습과 성능을 크게影响할 수 있습니다.
2025-04-20 00:56