SARPROP 알고리즘의 Weight Decay Shift는 신경망의 가중치(decay)가 과도하게 감소하는 것을 방지하기 위해 사용됩니다. Weight Decay Shift는 가중치 감소의 비율을 조절하는 데 사용되며, 기본적으로 0.5로 설정됩니다.
이 설정은 신경망의 학습 결과에 다음과 같은 영향을 미칩니다.
- 가중치 감소의 비율이 높을수록, 신경망의 학습 속도는 느려지지만, 오버피팅의 위험이 낮아집니다.
- 가중치 감소의 비율이 낮을수록, 신경망의 학습 속도는 빠르지만, 오버피팅의 위험이 높아집니다.
fann_set_sarprop_weight_decay_shift 함수를 사용하여 Weight Decay Shift를 설정할 수 있습니다. 이 함수의 인자는 Weight Decay Shift의 비율을 나타내며, 0.0부터 1.0 사이의 값을 입력할 수 있습니다.
예를 들어, Weight Decay Shift를 0.7로 설정하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
c
fann_set_sarprop_weight_decay_shift(0.7);
이러한 설정을 통해 신경망의 학습 결과를 최적화할 수 있습니다.
2025-05-23 14:03