fann_set_train_stop_function()函式—用法及示例

函式名稱：fann_set_train_stop_function()

適用版本：FANN >= 2.1.0

用法：fann_set_train_stop_function(resource $ann, int $train_stop_function)

此函式用於設定神經網路訓練過程中的停止函式。停止函式用於在訓練過程中判斷是否應該停止訓練。可以選擇使用以下幾種停止函式：

1. FANN_STOPFUNC_MSE：基於均方誤差的停止函式，當均方誤差低於指定閾值時停止訓練。

2. FANN_STOPFUNC_BIT：基於錯誤位元數的停止函式，當錯誤位元數低於指定閾值時停止訓練。

引數說明：

• $ann：神經網路資源，透過fann_create_standard()等函式建立。
• $train_stop_function：停止函式型別，可以是FANN_STOPFUNC_MSE或FANN_STOPFUNC_BIT。

示例：

$ann = fann_create_standard(3, 2, 1); // 建立一個具有3個層次、2個輸入和1個輸出的神經網路

// 設定停止函式為基於均方誤差的停止函式，並指定閾值為0.01
fann_set_train_stop_function($ann, FANN_STOPFUNC_MSE);
fann_set_train_stop_value($ann, 0.01);

// 載入訓練資料
$fann_train_data = fann_read_train_from_file("training_data.data");

// 開始訓練，直到達到停止條件
$max_epochs = 1000; // 最大迭代次數
$epochs_between_reports = 10; // 每隔10次迭代報告一次狀態
fann_train_on_data($ann, $fann_train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, 0.01);

// 訓練完成後可以使用神經網路進行預測等操作

// 釋放資源
fann_destroy($ann);

以上示例中，我們建立了一個具有3個層次、2個輸入和1個輸出的神經網路。然後設定停止函式為基於均方誤差的停止函式，並指定了閾值為0.01。接著載入訓練資料，使用fann_train_on_data()函式開始訓練，直到達到停止條件（最大迭代次數或達到指定的誤差閾值）。最後釋放資源。