fann_cascadetrain_on_data

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_cascadetrain_on_data — 在整個數(shù)據(jù)集上訓練，使用一段時間的 Cascade2 訓練算法。

說明

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

級聯(lián)輸出改變小數(shù)是一個0到1之間的數(shù)字，表示在輸出連接的訓練中，為了使訓練不停滯的情況下，經(jīng)過 fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 將會改變多大。如果訓練停滯了，訓練的輸出連接將會結(jié)束，新的候選神經(jīng)元將會準備好。

該訓練使用由 fann_set_cascade_ 前綴設置的參數(shù)，但它也采用了另一種訓練算法，即內(nèi)部訓練算法。該訓練算法要么是 fann_set_training_algorithm() 設置的 FANN_TRAIN_RPROP 算法，要么是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，這些算法設置的參數(shù)同樣也會影響到級聯(lián)訓練。

參數(shù)

ann

神經(jīng)網(wǎng)絡 資源。

data

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù) 資源。

max_neurons

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

neurons_between_reports

打印狀態(tài)報告之間的神經(jīng)元數(shù)。0表示沒有報告會被打印。

desired_error

預期的 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

成功時返回 true，其它情況下返回 false。

參見