# fann_cascadetrain_on_data

(PECL fann >= 1.0.0)

fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练，使用一段时间的 Cascade2 训练算法。

### 说明

fann_cascadetrain_on_data ( resource `$ann` , resource `$data` , int `$max_neurons` , int `$neurons_between_reports` , float `$desired_error` ) : bool

级联输出改变小数是一个0到1之间的数字，表示在输出连接的训练中，为了使训练不停滞的情况下，经过 fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 次迭代的后，fann_get_MSE() 将会改变多大。如果训练停滞了，训练的输出连接将会结束，新的候选神经元将会准备好。

该训练使用由 fann_set_cascade_ 前缀设置的参数，但它也采用了另一种训练算法，即内部训练算法。该训练算法要么是 fann_set_training_algorithm() 设置的 `FANN_TRAIN_RPROP` 算法，要么是 `FANN_TRAIN_QUICKPROP`，这些算法设置的参数同样也会影响到级联训练。

### 参数

`ann`

  Neural network resource.

`data`

  Neural network training data resource.

`max_neurons`

  被添加入神经网络中最大的神经元数。

`neurons_between_reports`

  打印状态报告之间的神经元数。0表示没有报告会被打印。

`desired_error`

  预期的 fann_get_MSE() 或 fann_get_bit_fail(), 取决于 fann_set_train_stop_function() 选择的停止函数

### 返回值

Returns `TRUE` on success, or `FALSE` otherwise.

### 参见

- fann_train_on_data() - 在整个数据集上训练一段时间。
- fann_cascadetrain_on_file() - 读取文件并在整个数据集上训练，使用 Cascade2 训练算法训练一段时间。