`fann_set_sarprop_step_error_threshold_factor` 함수는 SARPROP 알고리즘의 학습을 위한 에러 임계값을 설정하는 함수입니다. 이 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.
- `error_threshold_factor`: 에러 임계값을 설정하는 파라미터입니다. 이 값은 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 0에 가까운 값일수록 에러 임계값이 높아지며, 1에 가까운 값일수록 에러 임계값이 낮아집니다.
이 함수를 사용하여 에러 임계값을 설정했을 때, SARPROP 알고리즘의 학습은 다음과 같이 영향을 받습니다.
- 에러 임계값이 높을수록 학습이 더 느려집니다. 학습이 느려지면 모델이 더 잘 학습할 수 있지만, 학습 시간이 더 오래 걸립니다.
- 에러 임계값이 낮을수록 학습이 더 빠르지만, 모델이 과적합할 수 있습니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에만 잘 맞지만, 새로운 데이터에 잘 맞지 않는 현상입니다.
에러 임계값의 크기에 따라 SARPROP 알고리즘의 성능은 다음과 같이 달라집니다.
- 에러 임계값이 높을수록 모델의 일반화 성능이 향상됩니다. 일반화 성능이 향상된 모델은 새로운 데이터에 잘 맞습니다.
- 에러 임계값이 낮을수록 모델의 과적합이 발생할 수 있습니다. 과적합이 발생한 모델은 새로운 데이터에 잘 맞지 않습니다.
따라서, 에러 임계값을 설정할 때는 모델의 성능과 학습 시간을 고려하여 적절한 값을 선택해야 합니다.
2025-06-26 06:43