neurali:fann_train_enum
fann_train_enum
struct fann_train_data
è una struttura usata per memorizzare dati da usare durante l'addestramento (non usare direttamente questa struttura)
void fann_train_on_data(struct fann* pf, struct fann_train_data* data, unsigned int max_epochs, unsigned int epochs_between_reports, float desired_error)
è una funzione che addestra su un periodo di tempo. è necessario specificare l'algoritmo desiderato e i relativi parametri
fann_set_training_algorithm
Permette di selezionare l'algoritmo di addestramento desiderato tra quelli disponibili in fann_train_enum
Algoritmi:
- FANN_TRAIN_INCREMENTAL standard backpropagation, i pesi sono aggiornati dopo ogni addestramento, più volte durante una epoca. è veloce ma non funziona per tutti i problemi.
- FANN_TRAIN_BATCH standard backpropagation, i pesi sono aggiornati dopo il calcolo del (MSE) errore quadratico medio di tutti gli addestramenti. una sola volta per ogni epoca. è lento, ma è migliore dell'addestramento incrementale per alcuni problemi.
- FANN_TRAIN_RPROP addestramento avanzato di gruppo, buono per molti problemi. RPROP è adattivo (Riedmiller and Braun, 1993), quindi non usa learning rate. Quello effettivamente usato qui è iRPROP (Igel and Husken, 2000)
- FANN_TRAIN_QUICKPROP addestramento avanzato di gruppo, buono per molti problemi. Usa learning rate (Fahlman, 1988).
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