fann_cascadetrain_on_data

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_cascadetrain_on_data — 在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，使用一段時(shí)間的 Cascade2 訓(xùn)練算法。

說(shuō)明

fann_cascadetrain_on_data(
    resource $ann,
    resource $data,
    int $max_neurons,
    int $neurons_between_reports,
    float $desired_error
): bool

級(jí)聯(lián)輸出改變小數(shù)是一個(gè)0到1之間的數(shù)字，表示在輸出連接的訓(xùn)練中，為了使訓(xùn)練不停滯的情況下，經(jīng)過(guò) fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 將會(huì)改變多大。如果訓(xùn)練停滯了，訓(xùn)練的輸出連接將會(huì)結(jié)束，新的候選神經(jīng)元將會(huì)準(zhǔn)備好。

該訓(xùn)練使用由 fann_set_cascade_ 前綴設(shè)置的參數(shù)，但它也采用了另一種訓(xùn)練算法，即內(nèi)部訓(xùn)練算法。該訓(xùn)練算法要么是 fann_set_training_algorithm() 設(shè)置的 FANN_TRAIN_RPROP 算法，要么是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，這些算法設(shè)置的參數(shù)同樣也會(huì)影響到級(jí)聯(lián)訓(xùn)練。

參數(shù)

ann

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 資源。

data

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù) 資源。

max_neurons

被添加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最大的神經(jīng)元數(shù)。

neurons_between_reports

打印狀態(tài)報(bào)告之間的神經(jīng)元數(shù)。0表示沒(méi)有報(bào)告會(huì)被打印。

desired_error

預(yù)期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取決于 fann_set_train_stop_function() 選擇的停止函數(shù)

返回值

成功時(shí)返回 true，其它情況下返回 false。

參見(jiàn)

  • fann_train_on_data() - 在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一段時(shí)間。
  • fann_cascadetrain_on_file() - 讀取文件并在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，使用 Cascade2 訓(xùn)練算法訓(xùn)練一段時(shí)間。