fann_cascadetrain_on_data
(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — 在整個數據集上訓練，使用一段時間的 Cascade2 訓練演算法。
說明
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
級聯輸出改變小數是一個0到1之間的數字，表示在輸出連線的訓練中，爲了使訓練不停滯的情況下，經過 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，訓練的輸出連線將會結束，新的候選神經元將會準備好。
該訓練使用由 fann_set_cascade_ 字首設定的參數，但它也採用了另一種訓練演算法，即內部訓練演算法。該訓練演算法要麼是 fann_set_training_algorithm() 設定的 FANN_TRAIN_RPROP 演算法，要麼是 FANN_TRAIN_QUICKPROP，這些演算法設定的參數同樣也會影響到級聯訓練。
參數
-
ann -
神經網路 資源。
-
data -
神經網路訓練數據 資源。
-
max_neurons -
被新增入神經網路中最大的神經元數。
-
neurons_between_reports -
列印狀態報告之間的神經元數。0表示沒有報告會被列印。
-
desired_error -
預期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取決於 fann_set_train_stop_function() 選擇的停止函式
返回值
成功時返回 true，其它情況下返回 false。
參見
- fann_train_on_data() - 在整個數據集上訓練一段時間。
- fann_cascadetrain_on_file() - 讀取檔案並在整個數據集上訓練，使用 Cascade2 訓練演算法訓練一段時間。