fann_cascadetrain_on_data
(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — Treina um conjunto de dados inteiro, por um período de tempo, usando o algoritmo de treinamento Cascade2
Descrição
resource
$ann,resource
$data,int
$max_neurons,int
$neurons_between_reports,float
$desired_error): bool
A fração de mudança de saída em cascata é um número entre 0 e 1 que determina o tamanho da fração que o valor fann_get_MSE() deve mudar dentro de fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() durante o treinamento das conexões de saída, para que o treinamento não fique estagnado. Se o treinamento estagnar, o treinamento das conexões de saída será encerrado e novos candidatos serão preparados.
Este treinamento usa os parâmetros definidos usando fann_set_cascade_..., mas também usa outro algoritmo de treinamento
como seu algoritmo de treinamento interno. Este algoritmo pode ser definido como FANN_TRAIN_RPROP ou
FANN_TRAIN_QUICKPROP por fann_set_training_algorithm(), e os parâmetros
definidos para esses algoritmos de treinamento também afetarão o treinamento em cascata.
Parâmetros
ann-
resource da rede neural.
data-
resource dos dados de treinamento da rede neural.
max_neurons-
O número máximo de neurônios a serem adicionados à rede neural.
neurons_between_reports-
O número de neurônios entre apresentações de um relatório de status. Um valor zero significa que nenhum relatório deve ser apresentado.
desired_error-
A função fann_get_MSE() ou fann_get_bit_fail(), dependendo de qual função de parada é escolhida por fann_set_train_stop_function().
Veja Também
- fann_train_on_data() - Treina em um conjunto de dados inteiro por um período de tempo
- fann_cascadetrain_on_file() - Treina em um conjunto de dados inteiro lido do arquivo, por um período de tempo usando o algoritmo de treinamento Cascade2