np.sum(dz,axis=1,keepdims=true

这个代码片段可能存在一些语法错误，但我可以解释其中的意思。

这段代码使用了NumPy库中的sum函数，对数组dz进行了按行求和的操作，并将结果保留在一个新的数组中，并且保持原数组的维度不变。具体来说，axis=1表示按行进行求和操作，keepdims=True表示保持原数组的维度不变。

这段代码的作用可能是将一个二维数组按行求和，并返回一个保持原维度的新数组。

相关问题

python中反向传播函数

在Python中，反向传播函数是用来计算神经网络中参数的梯度，从而实现参数的更新。通过链式法则，反向传播将误差从网络的输出层向后传播，计算每个参数的梯度。

以下是一个简单的反向传播函数的示例：

def backward_propagation(X, Y, parameters, cache):
    m = X.shape[1]
    
    # 从缓存中获取网络中的各层的激活值和参数
    A3 = cache['A3']
    A2 = cache['A2']
    A1 = cache['A1']
    W3 = parameters['W3']
    W2 = parameters['W2']
    W1 = parameters['W1']
    
    # 计算输出层的误差
    dZ3 = A3 - Y
    
    # 计算隐藏层2的误差
    dA2 = np.dot(W3.T, dZ3)
    dZ2 = np.multiply(dA2, np.int64(A2 > 0))
    
    # 计算隐藏层1的误差
    dA1 = np.dot(W2.T, dZ2)
    dZ1 = np.multiply(dA1, np.int64(A1 > 0))
    
    # 计算参数的梯度
    dW3 = 1. / m * np.dot(dZ3, A2.T)
    db3 = 1. / m * np.sum(dZ3, axis=1, keepdims=True)
    dW2 = 1. / m * np.dot(dZ2, A1.T)
    db2 = 1. / m * np.sum(dZ2, axis=1, keepdims=True)
    dW1 = 1. / m * np.dot(dZ1, X.T)
    db1 = 1. / m * np.sum(dZ1, axis=1, keepdims=True)
    
    # 返回参数的梯度
    gradients = {'dW3': dW3, 'db3': db3, 'dW2': dW2, 'db2': db2, 'dW1': dW1, 'db1': db1}
    
    return gradients

全连接层的标签归一化代码

以下是全连接层的标签归一化代码：

import numpy as np

class FullyConnectedLayer:
    def __init__(self, input_size, output_size, activation_function):
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.activation_function = activation_function
        self.weights = np.random.randn(output_size, input_size) * np.sqrt(2 / input_size)
        self.biases = np.zeros((output_size, 1))
        self.z = None
        self.a = None

    def forward(self, x):
        self.z = np.dot(self.weights, x) + self.biases
        self.a = self.activation_function(self.z)
        return self.a

    def backward(self, da, learning_rate):
        dz = da * self.activation_function(self.z, derivative=True)
        dw = np.dot(dz, self.a.T) / self.input_size
        db = np.sum(dz, axis=1, keepdims=True) / self.input_size
        da_prev = np.dot(self.weights.T, dz)
        self.weights -= learning_rate * dw
        self.biases -= learning_rate * db
        return da_prev

    def label_normalize(self, y):
        y_norm = y / np.sum(y, axis=0, keepdims=True)
        return y_norm

希望能对你有所帮助。