fann_cascadetrain_on_data
(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练，使用一段时间的 Cascade2 训练算法。
说明
fann_cascadetrain_on_data(
resource
resource
int
int
float
): bool
resource
$ann,resource
$data,int
$max_neurons,int
$neurons_between_reports,float
$desired_error): bool
级联输出改变小数是一个0到1之间的数字，表示在输出连接的训练中，为了使训练不停滞的情况下，经过 fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 将会改变多大。如果训练停滞了，训练的输出连接将会结束，新的候选神经元将会准备好。
该训练使用由 fann_set_cascade_ 前缀设置的参数，但它也采用了另一种训练算法，即内部训练算法。该训练算法要么是 fann_set_training_algorithm() 设置的 FANN_TRAIN_RPROP 算法，要么是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，这些算法设置的参数同样也会影响到级联训练。
参数
ann-
神经网络 资源。
data-
神经网络训练数据 资源。
max_neurons-
被添加入神经网络中最大的神经元数。
neurons_between_reports-
打印状态报告之间的神经元数。0表示没有报告会被打印。
desired_error-
预期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取决于 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数
参见
- fann_train_on_data() - 在整个数据集上训练一段时间。
- fann_cascadetrain_on_file() - 读取文件并在整个数据集上训练，使用 Cascade2 训练算法训练一段时间
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