def backward(self, dout): dout[self.mask] = 0 dx = dout return dx
时间: 2024-02-14 09:22:34 浏览: 25
这是一个ReLU激活函数的反向传播函数实现。输入参数dout是损失函数关于该层输出的梯度,因为ReLU函数的导数在输入为0时为0,因此仅需将输入中小于等于0的元素的梯度置为0即可。在这里,我们利用前向传播时记录的掩码mask将小于等于0的元素位置找出来,然后将对应位置上的梯度值置为0。最终返回该层的输入梯度dx。
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class Relu: def __init__(self): self.mask = None def forward(self, x): self.mask = (x <= 0) out = x.copy() out[self.mask] = 0 return out def backward(self, dout): dout[self.mask] = 0 dx = dout return dx
这是一个ReLU激活函数的类实现。ReLU函数的前向传播输出x中所有小于等于0的元素都被置为0,而大于0的元素保持不变。因此,前向传播的过程中需要保存一个掩码mask,用于判断哪些元素需要置为0。反向传播时,输入的dout是损失函数关于该层输出的梯度,因为ReLU函数的导数在输入为0时为0,因此仅需将输入中小于等于0的元素的梯度置为0即可。最终返回该层的输入梯度dx。
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。