(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
$ann
, resource $data
, int $max_neurons
, int $neurons_between_reports
, float $desired_error
)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.
annUn resource de red neuronal.
dataUn resource de datos de entrenamiento de red neuronal.
max_neuronsEl número máximo de neuronas a añadir a la red neuronal.
neurons_between_reportsEl número de neuronas entre impresiones de informes de estado. Un valor de cero significa que no deberían imprimirse informes.
desired_errorEl fann_get_MSE() o fann_get_bit_fail() deseados, dependiendo de la función de parada elegida mediante fann_set_train_stop_function().
Devuelve TRUE en caso de éxito, o FALSE de lo contrario.