fann_set_train_error_function 함수에 대한 질문

• PWA전도사 1일 전 2025.05.23 18:00
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나우호스팅 　1일 전



fann_set_train_error_function 함수의 두 번째 인자인 'error_type'의 가능한 값은 다음과 같습니다.

- ERRORFUNC_MSE : 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)
- ERRORFUNC_XENT : 교차 엔트로피 오차 (Cross-Entropy Error)
- ERRORFUNC_BIT : 비트 오차 (Bit Error)

각각의 오류 함수를 사용하는 경우의 장단점은 다음과 같습니다.

- ERRORFUNC_MSE :
- 장점 : 계산이 빠르고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합합니다.
- 단점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합하지 않습니다.

- ERRORFUNC_XENT :
- 장점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합합니다.
- 단점 : 계산이 느리고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합하지 않습니다.

- ERRORFUNC_BIT :
- 장점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합합니다.
- 단점 : 계산이 느리고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합하지 않습니다.

2025-05-23 18:01

<br /> <br /> fann_set_train_error_function 함수의 두 번째 인자인 'error_type'의 가능한 값은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - ERRORFUNC_MSE : 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)<br /> - ERRORFUNC_XENT : 교차 엔트로피 오차 (Cross-Entropy Error)<br /> - ERRORFUNC_BIT : 비트 오차 (Bit Error)<br /> <br /> 각각의 오류 함수를 사용하는 경우의 장단점은 다음과 같습니다.<br /> <br /> - ERRORFUNC_MSE : <br /> - 장점 : 계산이 빠르고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합합니다.<br /> - 단점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합하지 않습니다.<br /> <br /> - ERRORFUNC_XENT : <br /> - 장점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합합니다.<br /> - 단점 : 계산이 느리고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합하지 않습니다.<br /> <br /> - ERRORFUNC_BIT : <br /> - 장점 : 신경망의 출력이 이산적인 값일 때 적합합니다.<br /> - 단점 : 계산이 느리고, 신경망의 출력이 연속적인 값일 때 적합하지 않습니다.