fann_train_on_file 함수는 신경망을 학습시키기 위한 함수입니다. 이 함수의 인자와 반환 값을 이해하는 것이 중요합니다.
fann_train_on_file 함수의 첫 번째 인자인 "ann" 파라미터는 학습할 신경망 구조를 의미합니다. 이 파라미터는 이전에 생성한 신경망 구조를 입력해야 합니다. 예를 들어, 다음 코드와 같이 이전에 생성한 신경망 구조를 입력할 수 있습니다.
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struct fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);
fann_train_on_file 함수의 두 번째 인자인 "data" 파라미터는 학습 데이터를 의미합니다. 이 파라미터는 학습 데이터를 포함하는 파일의 경로를 입력해야 합니다. 예를 들어, 다음 코드와 같이 학습 데이터를 포함하는 파일의 경로를 입력할 수 있습니다.
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const char *data = "train.dat";
fann_train_on_file 함수의 반환 값은 학습 결과를 의미합니다. 이 반환 값은 학습된 신경망의 정확도나 오차를 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드와 같이 반환 값을 출력할 수 있습니다.
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c
float error = fann_train_on_file(ann, data);
printf("오차: %fn", error);
결과를 해석하는 방법은 오차 값이 작을수록 학습된 신경망의 정확도가 높다는 것을 의미합니다. 오차 값이 작을수록 학습된 신경망이 실제 데이터를 잘 예측할 수 있습니다.
2025-05-23 01:51