fann_set_scaling_params 함수는 FANN 라이브러리의 신경망 입력과 출력을 스케일링하는 데 사용됩니다. 이 함수는 신경망의 입력과 출력을 특정 범위로 스케일링하여, 신경망의 학습과 예측을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이 함수의 첫 번째 인자로 입력 스케일링 인자를, 두 번째 인자로 출력 스케일링 인자를 받습니다. 입력 스케일링 인자는 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자로, 출력 스케일링 인자는 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자로 사용됩니다.
입력 스케일링 인자는 다음과 같은 방법으로 설정할 수 있습니다.
- fann_set_input_scaling_params_ex 함수를 사용하여, 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 수 있습니다. 이 함수는 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 입력 데이터의 최소값과 최대값을 인자로 받습니다.
- fann_set_input_scaling_params 함수를 사용하여, 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 수 있습니다. 이 함수는 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 입력 데이터의 스케일링 인자를 인자로 받습니다.
출력 스케일링 인자는 다음과 같은 방법으로 설정할 수 있습니다.
- fann_set_output_scaling_params_ex 함수를 사용하여, 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 수 있습니다. 이 함수는 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 출력 데이터의 최소값과 최대값을 인자로 받습니다.
- fann_set_output_scaling_params 함수를 사용하여, 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 수 있습니다. 이 함수는 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 출력 데이터의 스케일링 인자를 인자로 받습니다.
예를 들어, 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
fann_type *input_scaling_params;
input_scaling_params = fann_create_input_scaling_params_ex(0.0, 1.0, 0.0, 1.0);
fann_set_input_scaling_params_ex(net, input_scaling_params);
이 코드는 입력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 입력 데이터의 최소값과 최대값을 0.0과 1.0으로 설정합니다.
출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
fann_type *output_scaling_params;
output_scaling_params = fann_create_output_scaling_params_ex(0.0, 1.0, 0.0, 1.0);
fann_set_output_scaling_params_ex(net, output_scaling_params);
이 코드는 출력 데이터의 스케일링을 위한 인자를 설정할 때, 출력 데이터의 최소값과 최대값을 0.0과 1.0으로 설정합니다.
2025-06-19 18:39