fann_set_bit_fail_limit()函式—用法及示例

函式名：fann_set_bit_fail_limit()

適用版本：此函式要求 PHP 5, PHP 7

用法：fann_set_bit_fail_limit(resource $ann, float $bit_fail_limit)

說明：fann_set_bit_fail_limit() 函式用於設定基於位錯誤數的訓練停止條件。位錯誤率是指在訓練期間錯誤分類的模式數所佔的比例。當位錯誤率超過給定的限制時，訓練會自動停止。

引數：

1. $ann：神經網路資源，由 fann_create_standard() 或者 fann_create_sparse() 函式建立。
2. $bit_fail_limit：誤分類的模式數的限制。範圍必須介於 [0,1]，表示位錯誤率的最大允許值。

返回值：該函式沒有返回值。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 3, 1); // 建立一個包含兩個輸入層神經元、三個隱藏層神經元和一個輸出層神經元的網路

if (!$ann) {
    die("建立神經網路失敗");
}

fann_set_bit_fail_limit($ann, 0.01); // 設定位錯誤率限制為 0.01，即 1%

// 繼續設定其他引數和訓練神經網路...

fann_destroy($ann); // 銷燬網路資源

在上面的示例中，首先使用 fann_create_standard() 函式建立了一個包含兩個輸入層神經元、三個隱藏層神經元和一個輸出層神經元的神經網路。然後使用 fann_set_bit_fail_limit() 函式設定了位錯誤率的限制為 0.01，即 1%。這意味著如果在訓練過程中誤分類的模式數超過整個訓練集樣本數的 1%，訓練將自動停止。最後，使用 fann_destroy() 函式銷燬了神經網路資源。