def training_step_end(self, batch_parts_outputs): # Add callback for user automatically since it's key to BYOL weight update self.tau = self.get_current_decay_rate(self.hparams["decay_rate"]) self.update_module(self.target_network, self.online_network, decay_rate=self.tau) return batch_parts_outputs

这段代码是在 PyTorch Lightning 中的一个训练循环的回调函数 `training_step_end` 中被调用的。它的作用是在 BYOL 自监督学习算法中进行权重更新。具体地，它根据当前的学习率衰减率 `decay_rate` 计算当前的衰减率 `tau`，然后使用 `tau` 对在线网络 `online_network` 的权重进行更新，以使其逐渐接近目标网络 `target_network` 的权重。最后，它返回该批次的部分输出 `batch_parts_outputs`。

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def update_ mini_ batch(self, mini_ batch, eta) :对单个小批次数据使用反向传播梯降来更新网络的权重和偏置 python代码

好的，以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用梯度下降算法通过反向传播更新神经网络的权重和偏置：

def update_mini_batch(self, mini_batch, eta):
    # 初始化梯度为0
    nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]
    nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]
    # 对于每个样本计算梯度
    for x, y in mini_batch:
        delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backprop(x, y)
        nabla_b = [nb + dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]
        nabla_w = [nw + dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]
    # 更新权重和偏置
    self.weights = [w - (eta / len(mini_batch)) * nw
                    for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)]
    self.biases = [b - (eta / len(mini_batch)) * nb
                   for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)]

其中，`self.biases`和`self.weights`分别表示神经网络中的偏置和权重，`mini_batch`是一个小批量数据，`eta`表示学习率。在函数中，我们首先将梯度初始化为0，然后对于每个样本，使用`self.backprop`函数计算该样本的权重和偏置的梯度。接着，将所有样本的梯度相加，并根据学习率更新权重和偏置。最后，将更新后的权重和偏置保存回`self.weights`和`self.biases`中。

def MSGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, error = 0.01):

这是一个机器学习中的梯度下降算法，用于训练模型。MSGD代表Mini-batch Stochastic Gradient Descent，其中training_data是训练数据，epochs是训练轮数，mini_batch_size是每个mini-batch的大小，eta是学习率，error是误差阈值。