[函数]fann_set_bit_fail_limit()函数—用法及示例

函数名：fann_set_bit_fail_limit()

适用版本：此函数要求 PHP 5, PHP 7

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

说明：fann_set_bit_fail_limit() 函数用于设置基于位错误数的训练停止条件。位错误率是指在训练期间错误分类的模式数所占的比例。当位错误率超过给定的限制时，训练会自动停止。

参数：

1. $ann：神经网络资源，由 fann_create_standard() 或者 fann_create_sparse() 函数创建。
2. $bit_fail_limit：误分类的模式数的限制。范围必须介于 [0,1]，表示位错误率的最大允许值。

返回值：该函数没有返回值。

示例：

$ann = fann_create_standard(2, 3, 1); // 创建一个包含两个输入层神经元、三个隐藏层神经元和一个输出层神经元的网络

if (!$ann) {
    die("创建神经网络失败");
}

fann_set_bit_fail_limit($ann, 0.01); // 设置位错误率限制为 0.01，即 1%

// 继续设置其他参数和训练神经网络...

fann_destroy($ann); // 销毁网络资源

在上面的示例中，首先使用 fann_create_standard() 函数创建了一个包含两个输入层神经元、三个隐藏层神经元和一个输出层神经元的神经网络。然后使用 fann_set_bit_fail_limit() 函数设置了位错误率的限制为 0.01，即 1%。这意味着如果在训练过程中误分类的模式数超过整个训练集样本数的 1%，训练将自动停止。最后，使用 fann_destroy() 函数销毁了神经网络资源。