for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num']

这段代码看起来像是卷积神经网络中的参数初始化部分。具体来说，这段代码使用了一个循环，对于每一个卷积层，都会生成一个对应的权重矩阵和偏置向量。其中，权重矩阵是使用高斯分布随机初始化的，偏置向量则会被初始化为全零向量。这个循环中还有一个变量pre_channel_num，它用来记录上一层卷积层的输出通道数，以便于下一层卷积层使用。

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self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

这段代码是在构建卷积神经网络模型时初始化模型的参数。其中 self.params 是一个字典，用于存储模型的参数，包括卷积层的权重和偏置，以及全连接层的权重和偏置。具体来说，这段代码中，先根据输入数据的形状 input_dim 和卷积层的参数 conv_param 初始化第一个卷积层的权重和偏置，然后根据第一个卷积层的输出通道数初始化第二个卷积层的权重和偏置，以此类推，直到初始化所有的卷积层的权重和偏置。最后，初始化全连接层的权重和偏置，其中 W7 表示连接第 7 层和第 8 层的权重，W8 表示连接第 8 层和输出层的权重。这段代码中使用了高斯分布来初始化权重参数，其中 wight_init_scales 是一个包含 8 个元素的列表，用于指定每一层的权重参数的初始化标准差。

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

这段代码是神经网络模型的参数初始化函数。根据输入数据的维度和卷积层的参数，初始化卷积层和全连接层的权重和偏置。

pre_node_nums是一个包含了所有层的输入节点数量的数组，根据这个数组和ReLU激活函数的特性，计算出一个合适的初始值。然后用这个初始值和随机生成的权重矩阵相乘，得到权重矩阵的初始值。偏置的初始值全部设为0。

最后将所有的权重和偏置存储在self.params字典中，供后面的前向传播和反向传播使用。