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오차역전파법
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2021년 9월 13일 (월) 13:19 판
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2021년 9월 13일 (월) 13:19
→구현
71번째 줄:
71번째 줄:
self.t = t
self.t = t
self.y = softmax(x) # 이전에 구현한 소프트맥스 함수값을 넣는다.
self.y = softmax(x) # 이전에 구현한 소프트맥스 함수값을 넣는다.
−
self.loss = cross_entrop_error(self.y, self.t) # 오차함수로 오차값을 얻는다.
+
self.loss = cross_entrop_error(self.y, self.t) # 오차함수로 오차값을 얻는다
. 내 생각엔 backward에서 다뤄도 될 것 같은데.
.
−
return self.loss
+
return self.loss
# 포워드니까 y값이 나와야 하는 거 아닌감??
def backward(self, dout):
def backward(self, dout):
batch_size = self.t.shape[0] # 데이터 갯수
batch_size = self.t.shape[0] # 데이터 갯수
−
dx = (self.y - self.t) / batch_size # 역전파값을 데이터 갯수로 나눈다.
+
dx = (self.y - self.t) / batch_size # 역전파값을 데이터 갯수로 나눈다.
(데이터를 여러 개 넣었을 경우.)
return dx
return dx
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
Sam
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