PHP 8.4.1 Released!

fann_cascadetrain_on_data

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_cascadetrain_on_dataEntraîne un réseau de neurones sur un ensemble de données entier, pour une période de temps en utilisant l'algorithme d'entraînement Cascade2

Description

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

La fraction de changement de sortie en cascade est un nombre compris entre 0 et 1 déterminant quelle fraction la valeur de fann_get_MSE() doit changer dans fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() pendant l'entraînement des connexions de sortie, afin que l'entraînement ne stagne pas. Si l'entraînement stagne, l'entraînement des connexions de sortie sera terminé et de nouveaux candidats seront préparés.

Cette entraînement utilise les paramètres définis en utilisant les fonctions fann_set_cascade_...(), mais il utilise également un autre algorithme d'entraînement comme algorithme d'entraînement interne. Cet algorithme peut être défini sur FANN_TRAIN_RPROP ou FANN_TRAIN_QUICKPROP par fann_set_training_algorithm(), et les paramètres définis pour ces algorithmes d'entraînement affecteront également l'entraînement en cascade.

Liste de paramètres

ann

Ressource de réseau de neurones.

data

Ressource de données d'entrainement du réseau de neurones.

max_neurons

Le nombre maximum de neurones à ajouter au réseau de neurones.

neurons_between_reports

Le nombre de neurones entre l'impression d'un rapport d'état. Une valeur de zéro signifie qu'aucun rapport ne doit être affichée.

desired_error

La fann_get_MSE() ou fann_get_bit_fail() désirée, selon la fonction d'arrêt choisie par fann_set_train_stop_function()

Valeurs de retour

Retourne true en cas de succès, false sinon.

Voir aussi

  • fann_train_on_data() - Effectue un entrainement sur un jeu de données complet pour une période de temps
  • fann_cascadetrain_on_file() - Entraîne un réseau de neurones sur un ensemble de données entier, pour une période de temps en utilisant l'algorithme d'entraînement Cascade2

add a note

User Contributed Notes

There are no user contributed notes for this page.
To Top