function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n)这个函数返回什么
时间: 2023-07-31 21:05:41 浏览: 30
这个函数返回更新后的网络权重和偏置,即参数weight和bias的新值。在函数内部,对于每个小批量样本,计算其输出值和梯度,并根据小批量样本的权重和偏置梯度累加总梯度。然后使用总梯度来更新网络参数(权重和偏置),并对于每个权重使用L2正则化来约束其大小。最后,函数重复以上步骤,直到达到指定的迭代次数。更新后的权重和偏置将被作为函数的输出返回。
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function [weight,bias] = SGD(hidenActiFcn,outputActiFcn,weight,bias,nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,n)
这是一个使用SGD算法进行神经网络训练的MATLAB函数。具体参数说明如下:
- hidenActiFcn:隐藏层激活函数,如sigmoid、tanh等;
- outputActiFcn:输出层激活函数,如softmax、sigmoid等;
- weight:网络权重,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的权重矩阵;
- bias:网络偏置,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的偏置向量;
- nabla_weight:权重梯度,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的权重梯度矩阵;
- nabla_bias:偏置梯度,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的偏置梯度向量;
- nlayer:网络层数;
- mini_batch_size:小批量样本数量;
- eta:学习率;
- a:隐藏层激活值,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的隐藏层激活值向量;
- z:输出层输入值,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的输出层输入值向量;
- y:输出层激活值,是一个cell数组,每个元素表示相邻两层之间的输出层激活值向量;
- lambda:L2正则化系数;
- n:样本总数。
函数的主要功能是根据小批量样本的权重和偏置梯度来更新网络参数。具体过程如下:
- 对于每个小批量样本,计算其输出值和梯度;
- 根据小批量样本的权重和偏置梯度累加总梯度;
- 使用总梯度来更新网络参数(权重和偏置);
- 对于每个权重,使用L2正则化来约束其大小;
- 重复以上步骤,直到达到指定的迭代次数。
这个函数的具体实现可能因人而异,但以上是其主要思路。
iaa = 0; for ip = 1:max_iteration pos = randi(ntrain-mini_batch_size); x = x_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); y = y_train(:,pos+1:pos+mini_batch_size); %正向计算 a{1} = x; [a,z]=feedforward(@acti_relu,@acti_sigmoid,weight,bias,nlayer,mini_batch_size,a,z); [weight,bias] = SGD(@acti_relu_prime,@acti_sigmoid_prime,weight,bias,... nabla_weight,nabla_bias,nlayer,mini_batch_size,eta,a,z,y,lambda,ntrain); if mod(ip,rstep) == 0 iaa = iaa+1; accuracy(iaa) = evaluatemnist(@acti_relu,@acti_sigmoid,x_valid,y_valid,weight,bias,nlayer); plot(accuracy); title(['Accuracy:',num2str(accuracy(iaa))]); getframe; end end
这段代码是神经网络的训练过程,其中:
- iaa是记录准确率的数量,初始化为0;
- for循环进行max_iteration次迭代;
- pos是随机生成的样本起始位置,用于每次迭代中从训练集中随机选择mini_batch_size个样本;
- x和y分别是输入和输出样本,从训练集中选择;
- a{1}被初始化为x,然后通过神经网络的前向传播算法计算出每一层的激活值a和加权输入值z;
- 通过神经网络的反向传播算法,计算出每一层的权重和偏置项的梯度信息,并使用随机梯度下降算法更新权重和偏置项;
- 如果当前迭代次数是rstep的倍数,则记录当前的准确率,同时绘制准确率图像,并将准确率存入accuracy向量中。