反向传播时深度学习中的问题。 (蟒蛇)

时间:2019-01-01 20:39:50

标签: python neural-network deep-learning

这个简单的2层网络似乎无法解决问题。前进过程似乎没有错误,但是,我无法弄清楚如何计算w1,w2和b1的成本,它们是第一层的权重和偏差。

//forward

z1 = point[0]*w1 + point[1]*w2 +  b1
z2 = sigmoid(z1)*w3 + b2
pred = sigmoid(z2)


//backward

z2_d_cost = 2 * (pred-target)
z2_d_pred = sigmoid_p(z2)
z2_cost_pred = z2_d_cost * z2_d_pred

w3 = w3 - z2*lrate*z2_cost_pred
b2 = b2 - lrate*z2_cost_pred

z1_d_pred = sigmoid_p(z1) * z2_cost_pred * w3

w1 = w1 - point[0]*lrate*z1_d_pred
w2 = w2 - point[1]*lrate*z1_d_pred
b1 = b1 - lrate*z1_d_pred

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

Nvm想通了。简单的错误,应该是     w3 = w3-z1 * lrate * z2_cost_pred