DL之DNN：自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测

网格技术 2022-09-19 15:11:49  51550

分类专栏：资讯

导读
计算图在神经网络算法中的作用。计算图的节点是由局部计算构成的。局部计算构成全局计算。计算图的正向传播进行一般的计算。通过计算图的反向传播，可以计算各个节点的导数。

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class TwoLayerNet:
 
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01):
 
        self.params = {}
        self.params['W1'] = weight_init_std * np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.params['b1'] = np.zeros(hidden_size)
        self.params['W2'] = weight_init_std * np.random.randn(hidden_size, output_size) 
        self.params['b2'] = np.zeros(output_size)
 
        self.layers = OrderedDict()
        self.layers['Affine1'] = Affine(self.params['W1'], self.params['b1'])
        self.layers['Relu1'] = Relu()
        self.layers['Affine2'] = Affine(self.params['W2'], self.params['b2'])
 
        self.lastLayer = SoftmaxWithLoss()
        
    def predict(self, x):
        for layer in self.layers.values():
            x = layer.forward(x)
        
        return x
        
     x:输入数据, t:监督数据
    def loss(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        return self.lastLayer.forward(y, t)
    
    def accuracy(self, x, t):
        y = self.predict(x)
        y = np.argmax(y, axis=1)
        if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)
        
        accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0])
        return accuracy
        
        
    def gradient(self, x, t):
        self.loss(x, t)
 
 
        dout = 1
        dout = self.lastLayer.backward(dout)
        
        layers = list(self.layers.values())
        layers.reverse()
        for layer in layers:
            dout = layer.backward(dout)
 
        grads = {}
        grads['W1'], grads['b1'] = self.layers['Affine1'].dW, self.layers['Affine1'].db
        grads['W2'], grads['b2'] = self.layers['Affine2'].dW, self.layers['Affine2'].db
 
        return grads

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