python"grad_v0 = np.sum(grad_wrt_out_l_input, axis=0, keepdims=True)"
时间: 2024-05-31 14:09:17 浏览: 6
这段代码是在计算某个神经网络层的输入对损失函数的梯度。其中,grad_wrt_out_l_input是损失函数对该层输出的梯度,np.sum函数对这个梯度进行求和,axis=0表示按照第0个维度(即样本数量)求和,keepdims=True表示保留维度,最终得到该层输入对损失函数的梯度grad_v0。
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分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
这段代码是神经网络中的反向传播算法,用于更新权重和偏差(biases)以最小化损失函数。它接受三个参数:输入数据(X)、目标值(y)和学习率(learning_rate)。以下是代码的具体解释:
1. `error = self.y_hat - y`:计算预测值(y_hat)与目标值(y)之间的误差。
2. `error_array = error.values`:将误差转换为NumPy数组。
3. `error_flat = error_array.ravel()`:将误差数组展平成一维数组。
4. `delta2 = error_flat`:将误差作为输出层的误差。
5. `delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)`:计算隐藏层的误差,其中`np.dot`是点积运算符,`self.relu_derivative`是激活函数的导数。
6. `grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)`:计算输出层权重的梯度。
7. `grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)`:计算输出层偏差的梯度。
8. `grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1)`:计算隐藏层权重的梯度。
9. `grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)`:计算隐藏层偏差的梯度。
10. `self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2`:更新输出层权重。
11. `self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2`:更新输出层偏差。
12. `self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1`:更新隐藏层权重。
13. `self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1`:更新隐藏层偏差。
这个反向传播算法的主要目的是计算梯度并更新权重和偏差,以使模型逐渐逼近最优解。学习率(learning_rate)是一个超参数,它控制每次更新的步长大小。如果学习率过大,可能会导致模型不收敛;如果学习率过小,则模型收敛速度会很慢。因此,通常需要对学习率进行调优,以获得最佳的模型效果。
error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
这段代码是一个使用反向传播算法进行训练的两层神经网络的更新权重和偏置的代码。首先,计算输出误差 error,即当前预测值与真实值之间的差。然后,根据误差和网络权重计算输出层的误差 delta2,以及隐藏层的误差 delta1。其中,delta1 是根据 delta2 和权重2 的转置计算得到的。接下来,计算权重和偏置的梯度 grad_weights2、grad_bias2、grad_weights1、grad_bias1。其中,grad_weights2 和 grad_bias2 是输出层权重和偏置的梯度,grad_weights1 和 grad_bias1 是隐藏层权重和偏置的梯度。最后,更新权重和偏置,通过梯度下降算法来最小化损失函数,即使用 learning_rate 乘以梯度来更新权重和偏置。
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