fann_set_scaling_params 함수는 신경망 모델의 출력을 스케일링하고 오프셋을 이동시키기 위해 사용됩니다.
- 'scale' 파라미터는 기존의 모델 출력을 조절하는 역할을 합니다. 예를 들어, 'scale' 파라미터의 값이 2로 설정되어 있다면, 모델의 출력은 2배가 됩니다. 반대로, 'scale' 파라미터의 값이 0.5로 설정되어 있다면, 모델의 출력은 0.5배가 됩니다.
- 'shift' 파라미터는 기존의 모델 출력을 오프셋으로 이동시키는 역할을 합니다. 예를 들어, 'shift' 파라미터의 값이 1로 설정되어 있다면, 모델의 출력은 1을 더합니다. 반대로, 'shift' 파라미터의 값이 -1로 설정되어 있다면, 모델의 출력은 1을 뺍니다.
두 파라미터의 관계는 다음과 같습니다. 모델의 출력 = (기존의 모델 출력 * 'scale') + 'shift'
두 파라미터에 설정된 값이 모델의 성능에 미치는 영향은 다음과 같습니다.
- 'scale' 파라미터의 값이 클수록, 모델의 출력 범위가 확장되어 모델의 성능이 향상될 수 있습니다. 그러나, 'scale' 파라미터의 값이 너무 크면, 모델의 출력이 과대치될 수 있으므로, 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
- 'shift' 파라미터의 값이 클수록, 모델의 출력이 오프셋으로 이동되어 모델의 성능이 향상될 수 있습니다. 그러나, 'shift' 파라미터의 값이 너무 크면, 모델의 출력이 과대치될 수 있으므로, 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
따라서, 두 파라미터에 설정된 값을 결정할 때는 모델의 출력 범위와 오프셋을 고려하여 적절한 값을 설정해야 합니다.
2025-07-18 03:56