relu激活函数反向传播代码

ReLU激活函数的反向传播代码如下所示：

def relu_backward(dA, cache):
    """
    实现ReLU激活函数的反向传播
    
    参数：
    dA -- 上一层的激活后的梯度，维度为与当前层相同
    cache -- 用于计算反向传播的缓存值，包含了Z值
    
    返回：
    dZ -- 梯度相对于Z的导数
    """
    
    Z = cache
    dZ = np.array(dA, copy=True)  # 创建一个与dA相同维度的数组，并复制dA的值
    
    # 当Z小于0时，将dZ设置为0
    dZ[Z <= 0] = 0
    
    return dZ

在这个函数中，我们首先从缓存中获取Z值，然后创建一个与dA相同维度的数组dZ，并将其初始化为dA的副本。接下来，我们将dZ中小于等于0的元素设置为0，以实现ReLU函数的反向传播。最后，我们返回dZ作为梯度相对于Z的导数。

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matlab代码使用ReLU激活函数的误差反向传播代码

下面是使用ReLU激活函数的误差反向传播代码示例：

function [dW1, db1, dW2, db2] = backward_propagation(X, Y, cache)
% 计算反向传播的梯度
% 参数：
% X - 输入数据集，维度为（输入大小，样本数）
% Y - 标签，维度为（输出大小，样本数）
% cache - 来自forward_propagation（）的cache输出
%
% 返回值：
% dW1 - 权重矩阵的梯度，维度为（隐藏大小，输入大小）
% db1 - 偏差向量的梯度，维度为（隐藏大小，1）
% dW2 - 权重矩阵的梯度，维度为（输出大小，隐藏大小）
% db2 - 偏差向量的梯度，维度为（输出大小，1）

% 从缓存中获取变量
Z1 = cache{1};
A1 = cache{2};
Z2 = cache{3};
A2 = cache{4};

m = size(X, 2);

% 计算输出层的误差
dZ2 = A2 - Y;
dW2 = 1 / m * dZ2 * A1';
db2 = 1 / m * sum(dZ2, 2);
dZ1 = (Z1 > 0) .* (dW2' * dZ2);
dW1 = 1 / m * dZ1 * X';
db1 = 1 / m * sum(dZ1, 2);

end

其中，ReLU激活函数的反向传播公式为：

$$dZ^{[l]}=dA^{[l]} \times g'(Z^{[l]})$$

其中，$g'(Z^{[l]})$ 表示ReLU激活函数的导数，即：

$$g'(Z^{[l]})=\begin{cases}1 & \text{if } Z^{[l]}>0\\0 & \text{if } Z^{[l]}\leq0\end{cases}$$

因此，在代码中，我们可以使用 `(Z1 > 0)` 来计算 $g'(Z^{[l]})$。

relu激活函数代码

ReLU激活函数的代码如下所示：

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

在这段代码中，`forward`函数实现了ReLU激活函数的前向传播，即将输入的x进行处理，将小于等于0的值置为0，大于0的值保持不变。`backward`函数实现了ReLU激活函数的反向传播，即根据输入的梯度dout，将小于等于0的位置的梯度置为0，大于0的位置的梯度保持不变。这样，通过调用这个Relu类的实例，就可以在神经网络中使用ReLU激活函数了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [激活函数的实现](https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/103738610)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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