DL之simpleNet：利用自定义的simpleNet(设好权重)对新样本进行预测、评估、输出梯度值
DL之simpleNet：利用自定义的simpleNet(设好权重)对新样本进行预测、评估、输出梯度值
导读
理解神经网络内部的数学机制
目录
输出结果
核心代码
输出结果
输出权重参数： [[-0.94465146 -1.22617291 0.89064915]
[-0.36625531 1.57482914 0.82170746]]
输出预测： [-0.89642065 0.68164248 1.27392621]
最大值的索引： 2
loss： 0.5111458955952319
求出梯度值：
[[ 0.04107652 0.19903878 -0.2401153 ]
[ 0.06161477 0.29855818 -0.36017295]]
核心代码
class simpleNet:def __init__(self):self.W = np.random.randn(2,3) #用高斯分布进行初始化def predict(self, x):return np.dot(x, self.W)def loss(self, x, t):z = self.predict(x)y = softmax(z)loss = cross_entropy_error(y, t)return lossnet = simpleNet()x = np.array([0.6, 0.9])
p = net.predict(x)t= np.array([0, 0, 1])
print('loss：',net.loss(x, t))f = lambda w: net.loss(x, t)dW = numerical_gradient(f, net.W)
print('求出梯度值：','\n',dW) 相关文章
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