PHP 7.4.9 Released!

fann_cascadetrain_on_data

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_cascadetrain_on_dataEntrena un conjunto de datos completo, por un período de tiempo utilizando el algoritmo de entrenamiento Cascade2

Descripción

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

La fracción de cambio de salida en cascada es un número entre 0 y 1 que determina lo grande que debería ser el cambio del valor de una fracción de fann_get_MSE() en fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() durante el entrenamiento de las conexiones de salida, para que el entrenamiento no se estanque. Si el entrenamiento se estanca, el entrenamiento de las conexiones de salida finalizará y se prepararán nuevas candidatas.

Este entrenamiento emplea los parámetros establecidos en las funciones fann_set_cascade_..., aunque también emplea otro algoritmo de entrenamiento debido a su algoritmo de entrenamiento interno. Este algoritmo se puede establecer a FANN_TRAIN_RPROP o FANN_TRAIN_QUICKPROP mediante fann_set_training_algorithm(), y los parámetros establecidos para estos algoritmos de entrenamiento también afectarán al entrenamiento en cascada.

Parámetros

ann

Un resource de red neuronal.

data

Un resource de datos de entrenamiento de red neuronal.

max_neurons

El número máximo de neuronas a añadir a la red neuronal.

neurons_between_reports

El número de neuronas entre impresiones de informes de estado. Un valor de cero significa que no deberían imprimirse informes.

desired_error

El fann_get_MSE() o fann_get_bit_fail() deseados, dependiendo de la función de parada elegida mediante fann_set_train_stop_function().

Valores devueltos

Devuelve TRUE en caso de éxito, o FALSE de lo contrario.

Ver también

  • fann_train_on_data() - Entrena un conjunto de datos completo por un período de tiempo
  • fann_cascadetrain_on_file() - Entre un conjunto de datos completo desde un fichero, por un período de tiempo utilizando el algoritmo de entrenamiento Cascade2

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