分别实现ReLU层、Sigmoid层、Affine层和Softmax层的反向传播
时间: 2024-06-17 08:05:34 浏览: 22
ReLU层的反向传播:当前向传播的输入大于0时,反向传播的值为1,小于等于0时为0。
Sigmoid层的反向传播:当前向传播的输入为x,反向传播的值为sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))。
Affine层的反向传播:设当前向传播的输入为x,权重为w,偏置为b,反向传播的值为dx = dout * w.T;dw = x.T * dout;db = dout.sum(axis=0)。
Softmax层的反向传播:设当前向传播的输入为x,输出为y,反向传播的值为dx = dy * y_i - y_i * dy_i (i!=j),其中y_i表示softmax函数输出的第i个元素。
相关问题
relu和sigmoid
ReLU(Rectified Linear Unit)和Sigmoid 是两种常用的激活函数。
ReLU是一种非线性激活函数,它将所有负值输入映射为零,而将正值输入保持不变。数学表达式为 f(x) = max(0, x)。ReLU具有简单的计算和较低的计算成本,因此在深度学习中广泛使用。它的优点是能够处理稀疏激活和缓解梯度消失问题,但它也存在一个问题,即输出可能会出现死亡神经元(输出恒为零)的情况。
Sigmoid是一种S型激活函数,它将输入映射到0到1之间的连续输出。数学表达式为 f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。Sigmoid函数具有平滑的曲线,因此能够提供连续的输出。它主要用于二元分类问题,并且可以将输出解释为概率。然而,Sigmoid函数在输入较大或较小时,梯度会变得非常小,导致梯度消失问题。
ReLU和Sigmoid在不同的场景中有不同的应用。一般来说,在隐藏层中使用ReLU函数,可以更好地处理梯度消失问题和加速训练过程。而在输出层中使用Sigmoid函数,可以将输出解释为概率,并用于二元分类问题。
relu,sigmoid,softmax函数参数解释
1. ReLU函数:ReLU是一种激活函数,其全称为Rectified Linear Unit。ReLU函数的参数是一个输入值x,它的输出值为max(0, x)。即,如果输入值小于等于0,则输出值为0;如果输入值大于0,则输出值等于输入值本身。
2. Sigmoid函数:Sigmoid也是一种激活函数。它的参数是一个输入值x,它的输出值为1 / (1 + exp(-x))。Sigmoid函数的输出值范围在0和1之间,因此它常被用作二元分类的最后一层激活函数。
3. Softmax函数:Softmax是一种归一化函数。其参数是一个向量z,它的输出值为exp(z_i) / sum(exp(z_j)),其中i表示向量中的一个元素,j表示向量中的所有元素。Softmax函数将向量z中的每个元素映射到0和1之间的一个概率分布,使得所有元素的和为1,因此它通常被用作多元分类的最后一层激活函数。
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