def numerical_gradient(self, x, t): loss_W = lambda W: self.loss(x, t) grads = {} grads['W1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W1']) grads['b1'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b1']) grads['W2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['W2']) grads['b2'] = numerical_gradient(loss_W, self.params['b2']) return grads
时间: 2024-04-11 18:31:35 浏览: 19
这段代码是一个神经网络模型的数值梯度计算函数。在这个函数中,首先定义了一个损失函数loss_W,该函数接受参数W并返回模型在给定输入x和目标输出t下的损失值。然后,通过调用numerical_gradient函数来计算参数W1、b1、W2和b2的数值梯度,并将其保存在grads字典中。最后,返回grads。
数值梯度是一种通过微小的变化来估计参数梯度的方法。它通过计算损失函数在参数值附近的两个点处的差异,并除以变化量来估计梯度。数值梯度计算方法相对简单,但计算效率较低,因此在实际训练中往往使用反向传播方法来计算参数梯度。
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def numerical_gradient(self, x, t): loss_W = lambda W: self.loss(x, t)这段代码什么意思
这段代码定义了一个名为"numerical_gradient"的方法,该方法接受两个参数x和t。在方法内部,使用lambda表达式定义了一个名为loss_W的匿名函数。这个匿名函数接受一个参数W,并调用self中的loss方法,将参数x和t传递给它,并将其返回值作为函数的返回值。
这段代码的目的是定义一个用于计算参数W的数值梯度的函数。具体来说,它使用lambda表达式创建了一个匿名函数loss_W,该函数接受参数W,并将参数x和t传递给self中的loss方法,计算损失值。在数值梯度计算中,我们需要对损失函数在每个参数维度上进行微小的变化,并计算损失函数的变化量,以此来近似求解梯度。通过定义这个匿名函数,我们可以将loss函数作为输入传递给数值梯度计算的方法,从而实现对任意损失函数的梯度计算。
def numerical_gradient_2d(f, X): if X.ndim == 1: return _numerical_gradient_1d(f, X) else: grad = np.zeros_like(X) for idx, x in enumerate(X): grad[idx] = _numerical_gradient_1d(f, x) return grad
这是数值微分的另一个函数,用于求解二元函数在某一点的梯度。与一元函数不同,二元函数的梯度是一个向量,包含了函数在每个自变量上的偏导数。数值微分求解二元函数的梯度的方法与一元函数类似,只需对每个自变量分别进行数值微分,即可得到整个向量在该点处的梯度。
numerical_gradient_2d 函数实现了二元函数的数值微分,输入参数包括函数 f 和点 X,输出为函数在点 X 处的梯度。函数首先判断输入点 X 的维度,如果是一维向量则调用 _numerical_gradient_1d 函数求解一元函数的导数,如果是二维矩阵则对矩阵中的每个向量分别调用 _numerical_gradient_1d 函数求解二元函数在该向量上的梯度,最终得到整个矩阵在该点处的梯度。