fann_get_cascade_output_stagnation_epochs()

函数名：fann_get_cascade_output_stagnation_epochs() 适用版本：FANN >= 2.2.0 用法：int fann_get_cascade_output_stagnation_epochs(resource $ann) 参数：$ann为神经网络资源，通过fann_create_standard()、fann_create_sparse()或fann_create_shortcut()函数创建。 返回值：返回int类型的值，表示神经网络训练过程中输出停滞的时期数。 说明：该函数用于获取神经网络训练过程中输出停滞的时期数。当在训练过程中连续指定的轮数内，输出错误的平均值没有显著下降时，神经网络训练将停止。 示例： <?php $ann = fann_create_standard(2, 2, 1); // 创建2个输入神经元，2个隐藏神经元，1个输出神经元的标准神经网络 fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC); // 设置隐藏层激活函数为双曲正切函数 fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC); // 设置输出层激活函数为双曲正切函数 fann_set_training_algorithm($ann, FANN_TRAIN_RPROP); // 设置训练算法为RPROP算法 fann_set_cascade_output_stagnation_epochs($ann, 10); // 设置输出停滞时的轮数为10 // ... 其他设置和训练过程 ... $epochs = fann_get_cascade_output_stagnation_epochs($ann); // 获取输出停滞时的轮数 echo "输出停滞的时期数: " . $epochs; fann_destroy($ann); // 销毁神经网络资源 ?> 输出： 输出停滞的时期数: 10 在上面的示例中，我们首先创建了一个具有2个输入神经元，2个隐藏神经元和1个输出神经元的标准神经网络。然后设置了隐藏层和输出层的激活函数，并将训练算法设置为RPROP算法。接下来，使用fann_set_cascade_output_stagnation_epochs()函数将输出停滞时的轮数设置为10。最后，通过fann_get_cascade_output_stagnation_epochs()函数获取输出停滞时的轮数，并将其打印出来。