def __init__(self, gamma, beta, momentum=0.9, running_mean=None, running_var=None): self.gamma = gamma self.beta = beta self.momentum = momentum self.input_shape = None # Conv层的情况下为4维,全连接层的情况下为2维 # 测试时使用的平均值和方差 self.running_mean = running_mean self.running_var = running_var # backward时使用的中间数据 self.batch_size = None self.xc = None self.std = None self.dgamma = None self.dbeta = None
时间: 2024-02-14 16:22:34 浏览: 38
这是一个Batch Normalization层的类实现。在类的初始化函数中,需要传入该层的缩放因子gamma和偏置beta,并且可以传入动量参数momentum和用于测试时的平均值和方差running_mean和running_var。在前向传播函数中,需要将输入x按照batch进行归一化,并且使用缩放因子gamma和偏置beta进行缩放和平移操作。在反向传播函数中,需要计算出该层的输入梯度dx,以及缩放因子gamma和偏置beta的梯度dgamma和dbeta。最终返回该层的输入梯度dx,以及缩放因子gamma和偏置beta的梯度dgamma和dbeta。其中,中间数据xc表示输入x减去该层的均值mean,std表示该层的标准差,batch_size表示当前batch的大小。
相关问题
def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out
这段代码是一个私有方法,用于实现批量归一化操作。输入参数 x 是一个张量,train_flg 是一个布尔类型的变量,表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空,那么它会被初始化为一个全零的数组,self.running_var 也同理。在训练模式下,它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var,并将其用于对输入张量 x 进行标准化(即归一化)。然后,将标准化后的张量 xn 乘以缩放参数 gamma,再加上平移参数 beta,得到最终的输出张量 out。在测试模式下,它使用训练时计算的均值和方差对输入张量 x 进行标准化,并得到最终的输出张量 out。返回值是一个张量 out。
解释代码: def __init__(self, X, n_components, start_df, random_state, init_type): self.loc_, self.scale_, self.scale_inv_chole_, self.scale_chole_ = \ self.initialize_params(X, n_components, random_state, init_type) self.df_ = np.full(shape=n_components, fill_value=start_df) self.resp = None self.a_nm, self.b_nm = None, None self.E_gamma = None self.E_log_gamma = None self.E_log_weights = None self.wishart_vm = None self.kappa_m = None self.eta_m = None
这段代码定义了一个 Python 类的初始化方法 `__init__`。这个方法接收参数 `X`,`n_components`,`start_df`,`random_state` 和 `init_type`。
初始化方法会使用 `initialize_params` 方法对 `self.loc_`,`self.scale_`,`self.scale_inv_chole_` 和 `self.scale_chole_` 进行赋值。
然后,`self.df_` 将使用 `np.full` 方法创建一个 shape 为 `n_components`,元素都是 `start_df` 的数组。
其他变量 `self.resp`,`self.a_nm`,`self.b_nm`,`self.E_gamma`,`self.E_log_gamma`,`self.E_log_weights`,`self.wishart_vm`,`self.kappa_m` 和 `self.eta_m` 都被初始化为 `None`。
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