fann_cascadetrain_on_data
(PECL fann >= 1.0.0)
fann_cascadetrain_on_data — Entrena un conjunto de datos completo, por un período de tiempo utilizando el algoritmo de entrenamiento Cascade2
Descripción
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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