1. max_epochs: 신경망 학습의 최대 에폭 수를 의미합니다. 에폭은 한 번의 학습 프로세스를 의미하며, 학습 데이터를 여러 번 반복 학습하는 것을 말합니다. 예를 들어, max_epochs=1000 이라면 신경망은 1000 번의 에폭을 거쳐 학습을 완료합니다.
max_epochs_times: max_epochs와 함께 사용되는 인자로, max_epochs의 10%를 의미합니다. 예를 들어, max_epochs=1000 이라면 max_epochs_times=100 이라면, 1000 에폭 중 100 에폭만큼의 학습 속도에 학습을 진행합니다.
2. descent_step_change: 학습 속도에 영향을 미치는 인자로, 학습 속도가 느려질 때마다 학습 속도를 줄이는 비율을 의미합니다. 예를 들어, descent_step_change=0.7 이라면, 학습 속도가 느려질 때마다 학습 속도를 70%로 줄입니다.
3. fann_train_on_data 함수의 학습 결과를 저장하는 방법은 다음과 같습니다.
- 학습 결과를 저장하기 위해, 학습된 신경망 모델을 파일로 저장할 수 있습니다. 예를 들어, fann_save(fann, "model.net") 함수를 사용하여 학습된 모델을 "model.net" 파일로 저장할 수 있습니다.
- 학습 결과를 저장하기 위해, 학습된 신경망 모델의 가중치를 파일로 저장할 수 있습니다. 예를 들어, fann_save_weights(fann, "weights.net") 함수를 사용하여 학습된 모델의 가중치를 "weights.net" 파일로 저장할 수 있습니다.
2025-05-15 17:10