(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
$ann,$data,$max_neurons,$neurons_between_reports,$desired_errorA 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.
annresource da rede neural.
dataresource dos dados de treinamento da rede neural.
max_neuronsO número máximo de neurônios a serem adicionados à rede neural.
neurons_between_reportsO número de neurônios entre apresentações de um relatório de status. Um valor zero significa que nenhum relatório deve ser apresentado.
desired_errorA função fann_get_MSE() ou fann_get_bit_fail(), dependendo de qual função de parada é escolhida por fann_set_train_stop_function().