fann_set_cascade_min_out_epochs()函式—用法及示例

函式名：fann_set_cascade_min_out_epochs()

適用版本：FANN >= 2.2.0

用法：bool fann_set_cascade_min_out_epochs(resource $ann, int $cascade_min_out_epochs)

說明：該函式用於設定級聯訓練演演演算法中每個輸出神經元的最小訓練週期數。級聯訓練演演演算法是一種用於訓練神經網路的演演演算法，它會自動調整網路的結構以提高訓練效果。

引數：

• $ann：神經網路資源
• $cascade_min_out_epochs：每個輸出神經元的最小訓練週期數

返回值：成功時返回 true，失敗時返回 false。

示例：

$ann = fann_create_standard(3, 2, 3, 1); // 建立一個3層的神經網路
fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_INCREMENTAL); // 設定訓練演演演算法為增量式訓練
fann_set_cascade_activation_functions($ann, array(FANN_SIGMOID_SYMMETRIC, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC)); // 設定級聯啟用函式為雙曲正切函式
fann_set_cascade_activation_steepnesses($ann, array(0.5, 0.5, 0.5)); // 設定級聯啟用函式的斜率為0.5
fann_set_cascade_min_out_epochs($ann, 100); // 設定每個輸出神經元的最小訓練週期數為100

// 執行訓練等操作...

fann_destroy($ann); // 銷燬神經網路資源

在上面的示例中，我們建立了一個具有3層結構的神經網路，並設定了增量式訓練演演演算法、級聯啟用函式和斜率。然後，我們使用fann_set_cascade_min_out_epochs()函式將每個輸出神經元的最小訓練週期數設定為100。這將影響級聯訓練演演演算法在訓練過程中調整網路結構的行為。