def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out
时间: 2024-02-10 12:21:04 浏览: 68
这段代码是一个私有方法,用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量,train_flg 是一个布尔类型的变量,表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空,那么它会被初始化为一个全零的数组,self.running_var 也同理。在训练模式下,它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,并将其用于对输入张量 x 进行标准化(即归一化)。然后,将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out。在测试模式下,它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化,并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。
相关问题
def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)
这段代码是一个神经网络的前向传播函数。它的输入是一个张量 x 和一个布尔类型的 train_flg,在训练时 train_flg 为 True,在测试时为 False。如果 x 的维度不是 2,那么它会被转换成一个二维张量。然后调用私有方法 __forward 对输入张量进行前向传播计算,得到输出张量 out,最后返回一个形状与输入张量相同的张量 out。
class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask
这个类是一个实现了dropout的神经网络层。在初始化时,可以指定dropout的比例,默认为0.5。在前向传播过程中,如果处于训练模式,会生成一个与输入x形状一致的掩码mask,其中元素值大于dropout比例的位置为True,小于等于dropout比例的位置为False。最后将输入x与掩码相乘,实现了随机丢弃一部分神经元的功能。如果处于测试模式,直接将输入x乘以(1.0 - dropout比例)即可。在反向传播过程中,将输出dout与掩码相乘,将被丢弃的神经元对应的梯度置为0。
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