fann_set_train_error_function 함수는 ANN(인공신경망) 학습 중 오류 함수를 설정하는 함수입니다.
이 함수의 사용법은 다음과 같습니다.
1. 오류 함수를 설정하기 전에, 오류 함수의 종류를 결정해야 합니다. 대표적인 오류 함수로는 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Cross-Entropy Error 등이 있습니다.
2. 오류 함수를 설정하기 위해, fann_set_train_error_function 함수를 사용합니다. 이 함수의 매개변수는 다음과 같습니다.
- error_function: 오류 함수의 종류를 지정하는 매개변수입니다. 이 매개변수에 사용할 수 있는 값은 다음과 같습니다.
- FANN_XOR: XOR 오류 함수 (2진 오류 함수)
- FANN_SIGMOID_SYMMETRIC: 시그모이드 오류 함수 (대칭 시그모이드 오류 함수)
- FANN_SIGMOID_ASYMMETRIC: 비대칭 시그모이드 오류 함수
- FANN_TANH_SYMMETRIC: 탄젠트 오류 함수 (대칭 탄젠트 오류 함수)
- FANN_TANH_ASYMMETRIC: 비대칭 탄젠트 오류 함수
- FANN_GAUSSIAN: 가우스 오류 함수
- FANN_LINEAR_PEARSON: 선형 피어슨 오류 함수
- FANN_LINEAR_XOR: 선형 XOR 오류 함수
- FANN_CROSSENTROPY: 크로스 엔트로피 오류 함수
3. 오류 함수를 설정한 후, ANN 학습을 시작합니다. ANN 학습은 fann_train_on_data 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 시그모이드 오류 함수를 설정하고 ANN 학습을 시작하는 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// ANN 구조 설정
fann_type *input = fann_create_array(2);
fann_type *output = fann_create_array(1);
fann_type *hidden = fann_create_array(3);
fann_set_input_hidden_weights(input, hidden, 2 * 3);
fann_set_hidden_output_weights(hidden, output, 3 * 1);
// 오류 함수 설정
fann_set_train_error_function(FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// ANN 학습
fann_train_on_data(input, output, hidden, 1000);
return 0;
}
이 예제 코드는 시그모이드 오류 함수를 설정하고 ANN 학습을 시작하는 예입니다. 오류 함수의 종류를 변경하려면, FANN_XXX 매개변수를 변경하면 됩니다.
2025-06-07 22:47