def backward(self, dout): if dout.ndim != 2: N, C, H, W = dout.shape dout = dout.reshape(N, -1) dx = self.__backward(dout) dx = dx.reshape(*self.input_shape) return dx
时间: 2024-02-14 13:22:33 浏览: 35
这段代码是在批量归一化层中进行反向传播操作。它首先判断输入的梯度张量 dout 的维度是否为 2,如果不是,则将其 reshape 成 2 维。然后,它调用私有方法 __backward 进行反向传播,得到输入张量 x 的梯度 dx。最后,它将 dx reshape 成与输入张量 x 相同的形状,并返回该张量作为输出。
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def backward(self, dout): dout[self.mask] = 0 dx = dout return dx
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。
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。