cs231n之Assignment2全连接网络上 ——光城 0.说在前面 在上次作业中,已经实现了两层神经网络,但是有些问题,比如程序不够模块化,耦合度不高等问题,所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构,将各个功能封装为一个对象,包括全连接层对象,仿射层,Relu层等,在各层对象的前向传播...
对backward来说, 这个函数输入上一层的dout,要求求出dx,dw和db. dx就是本层的变化量. 从out = X * W + b, 就知道了 (推导见CS231N assignment 1 _ 两层神经网络 学习笔记 & 解析 - 360MEMZ - 博客园 (cnblogs.com)) db = dout(广播机制求和) dw = dout * X (别忘了比对规模, 因为dout是...
t = config['t']# 迭代轮次 tm = config['m']# 历史 mv = config['v']# 历史 vbeta1 = config['beta1']# 参数 beta1beta2 = config['beta2']# 参数 beta2t +=1m = beta1*m+(1-beta1)*dw v = beta2*v+(1-beta2)*dw**2mt = m/(1-beta1**t) vt = v/(1-beta2**t) ne...
out# If y is None 我们运行测试集返回的是分数ifyisNone:returnscoresloss,grads=0,{}loss,dscores=softmax_loss(scores,y)loss+=0.5*self.reg*(np.sum(self.params['W1']*self.params['W1'])+np.sum(self.params['W2']*self.params['W2']))affine2_dx,affine2_dw,affine2_db=affine_backward(...
Assignment 2 02 Python编程任务(线性分类器) · 我用的IDE是Pycharm。 · Assignment1的线性分类器部分,我们需要完成 linear_svm.py,softmax.py,linear_classifier.py。在完成后,你可以用svm.ipynb和softmax.ipynb里的代码来debug你的模型,获得最优模型,然后在测试集上测试分类水平。 · Assignment1用的图像库是...
cs231n assignment 2 20210913 - 20211005。 fully-connected nets 基本思想 把各种layer封装起来,就可以modular programming了。 封装一个forward,输入是computational graph节点的输入,输出是节点的输出+需要缓存的信息。 封装一个backward,输入是upstream的derivative即计算图节点输出的derivative,输出是各个计算图节点输入的...
=np.sum(-\frac{1}{2}(x_{norm-mu})*x_{norm}*dx_{norm}) =np.sum(-\frac{1}{2(\sqrt{var_{sample}+eps})}*x_{norm}*dx_{norm}) #(1,D) ---公式6 dmean_{sample}=np.sum(-x_{norm-mu}*dx_{norm}) =np.sum(-\frac{1}{(\sqrt{var_{sample}+eps})}*dx_{norm}) ...
cs231n之Assignment2全连接网络上 ——光城 0.说在前面 在上次作业中,已经实现了两层神经网络,但是有些问题,比如程序不够模块化,耦合度不高等问题,所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构,将各个功能封装为一个对象,包括全连接层对象,仿射层,Relu层等,在各层对象的前向传播...
F,WC,HH,WW=w.shape# actually, WC is equal to CH_out=int(1+(H+2*pad-HH)/stride)W_out=int(1+(W+2*pad-WW)/stride)out=np.zeros((N,F,H_out,W_out))# In numpy, 'out[:,:,:]' is equal to 'out' if out has 3-Dfordata_pointinrange(N):xx=np.pad(x[data_point,:,:...
这一次是作业2中的Fully-Connected Neural Nets(全连接神经网络),具体要完成的就是FullyConnectedNets.ipynb,里面要完成的内容较多,我是花了3天时间才完整做完的。与之前最大不同就是:这次全是通过模块化设计,在一些网络结构里面不再把训练部分也加到函数里面,而是单独拿出来成为一块,通过前后向函数的堆叠,完成网络...