class SoftmaxWithLoss: def __init__(self): self.loss = None self.y = None # softmax的输出 self.t = None # 监督数据 def forward(self, x, t): self.t = t self.y = softmax(x) self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t) return self.loss def backward(self, dout=1): batch_size = self.t.shape[0] if self.t.size == self.y.size: # 监督数据是one-hot-vector的情况 dx = (self.y - self.t) / batch_size else: dx = self.y.copy() dx[np.arange(batch_size), self.t] -= 1 dx = dx / batch_size return dx

这是一个Softmax层和交叉熵误差损失函数的类实现。在类的初始化函数中，初始化该层的损失值loss，以及该层的输入x经过Softmax函数处理后的输出y和监督数据t。在前向传播函数中，将输入x经过Softmax函数处理得到输出y，然后计算该层的损失值loss。在反向传播函数中，首先根据监督数据t是否为one-hot-vector来计算该层的输入梯度dx，然后将其除以batch_size得到平均梯度。最终返回该层的输入梯度dx。