fann_set_train_stop_function()函数—用法及示例

函数名称：fann_set_train_stop_function()

适用版本：FANN >= 2.1.0

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

此函数用于设置神经网络训练过程中的停止函数。停止函数用于在训练过程中判断是否应该停止训练。可以选择使用以下几种停止函数：

1. FANN_STOPFUNC_MSE：基于均方误差的停止函数，当均方误差低于指定阈值时停止训练。

2. FANN_STOPFUNC_BIT：基于错误比特数的停止函数，当错误比特数低于指定阈值时停止训练。

参数说明：

• $ann：神经网络资源，通过fann_create_standard()等函数创建。
• $train_stop_function：停止函数类型，可以是FANN_STOPFUNC_MSE或FANN_STOPFUNC_BIT。

示例：

$ann = fann_create_standard(3, 2, 1); // 创建一个具有3个层次、2个输入和1个输出的神经网络

// 设置停止函数为基于均方误差的停止函数，并指定阈值为0.01
fann_set_train_stop_function($ann, FANN_STOPFUNC_MSE);
fann_set_train_stop_value($ann, 0.01);

// 加载训练数据
$fann_train_data = fann_read_train_from_file("training_data.data");

// 开始训练，直到达到停止条件
$max_epochs = 1000; // 最大迭代次数
$epochs_between_reports = 10; // 每隔10次迭代报告一次状态
fann_train_on_data($ann, $fann_train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, 0.01);

// 训练完成后可以使用神经网络进行预测等操作

// 释放资源
fann_destroy($ann);

以上示例中，我们创建了一个具有3个层次、2个输入和1个输出的神经网络。然后设置停止函数为基于均方误差的停止函数，并指定了阈值为0.01。接着加载训练数据，使用fann_train_on_data()函数开始训练，直到达到停止条件（最大迭代次数或达到指定的误差阈值）。最后释放资源。