class TwoLayerNet: def __init__(self, input_size, hidden_size1,hidden_size2, output_size, weight_init_std=0.01): # 初始化权重 self.params = {} self.params['W1'] = weight_init_std * \ np.random.randn(input_size, hidden_size1) self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size1) self.params['W2'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size1, hidden_size2) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_size2) self.params['W3'] = weight_init_std * \ np.random.randn(hidden_size2, output_size) self.params['b3'] = np.zeros(output_size) self.params['ConVW1']=0.4*np.random.normal(0,1,size=150).reshape(6,5,5,1).transpose(0, 3, 1, 2) self.params['ConVW2']=0.25*np.random.normal(0,1,size=2400).reshape(16,6,5,5) self.params['ConVB1']=np.zeros(6) self.params['ConVB2']=np.zeros(16)
时间: 2024-04-12 21:32:51 浏览: 21
这段代码定义了一个名为TwoLayerNet的类,用于构建一个具有两个隐藏层的神经网络模型。在初始化方法中,首先会初始化权重和偏置。权重W1和W2是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的,而偏置b1和b2则被初始化为全零。然后,还定义了一些卷积层的参数,包括卷积权重和偏置。卷积权重ConVW1和ConVW2也是通过随机生成服从高斯分布的数值来初始化的,而偏置ConVB1和ConVB2则被初始化为全零。
相关问题
class NeuralNetwoek: def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output-dim) self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim
这是一个神经网络的类定义,其中包含了构造函数__init__和三个实例变量input_dim,hidden_dim和output_dim。其中,输入层的维度为input_dim,隐藏层的维度为hidden_dim,输出层的维度为output_dim。这个类可以用于创建一个具有指定输入、隐藏和输出层维度的神经网络。
typeerror: TwoLayerNet.__init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'
这个错误通常是因为在初始化TwoLayerNet类时传递了不支持的参数。可能是因为该类的构造函数没有定义该参数,或者参数名称拼写错误。您可以检查TwoLayerNet类的定义并确保传递的参数与定义的参数匹配。如果您不确定哪个参数导致了这个错误,可以尝试逐个删除参数并测试代码,以找出导致错误的参数。
以下是一个例子,展示了如何初始化TwoLayerNet类并传递正确的参数:
```python
import numpy as np
class TwoLayerNet:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, std=1e-4):
self.params = {}
self.params['W1'] = std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)
self.params['W2'] = std * np.random.randn(hidden_size, output_size)
self.params['b2'] = np.zeros(output_size)
def loss(self, X, y=None, reg=0.0):
# 计算损失和梯度
pass
def predict(self, X):
# 预测标签
pass
```