ANN 培训进度使用 FANN 重置每个新的培训课程答案

【问题标题】：ANN training progress resets every new training session using FANNANN 培训进度使用 FANN 重置每个新的培训课程
【发布时间】：2018-11-24 01:38:48
【问题描述】：

我有一个标准的神经网络，我已经训练了一段时间，但直到完美。训练完成后，我将网络保存在磁盘上。

一段时间后，我想从它离开的地方继续训练网络。问题是，似乎每次我开始一个新的训练课程时，权重和偏差似乎都被完全重置了，这意味着我正在从头开始训练网络：

上一期：

新会话：

这是我的训练函数的摘录：

void trainNet(fann *net) {
    const unsigned int
        max_epochs = 1000,
        epochs_between_reports = 10;
    const float desired_error = 0.01f;
    net -> learning_momentum = 0.1f;
    fann_train_on_file(net, "sessions.data", max_epochs, epochs_between_reports, desired_error);
    fann_save(net, "network.net");
    fann_destroy(net);
}

我错过了什么？对我来说，这似乎很直观，您可以在多个会话中训练一个网络。我错了吗？是图书馆的限制吗？

训练数据在会话之间保持不变。这也不限于这个特定的网络——任何格式的网络似乎都会引发同样的问题。

【问题讨论】：

标签： c++ fann

【解决方案1】：

我错过了什么？

根据Documentation - FANN Training > Training Data Manipulation > fann_set_training_algorithm：

设置training algorithm。

例子：

fann_set_training_algorithm(net, FANN_TRAIN_INCREMENTAL)

【讨论】：