深度学习 - 2019年1月30日

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反向传播公式推导

想法

一直不太明白反向传播是怎么做的，在代码层面，矩阵乘上矩阵后，梯度是如何计算的。今天之后稍微能明白一点了。

笔记

参考资料：

线性矩阵相乘梯度推导：

softmax梯度推导：

关于这段代码：

反向传播

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dscores = softmax_output.copy()
dscores[range(N), list(y)] -= 1
dscores /= N
grads['W2'] = h_output.T.dot(dscores) + reg * W2
grads['b2'] = np.sum(dscores, axis=0)

dh = dscores.dot(W2.T)
dh_ReLU = (h_output > 0) * dh
grads['W1'] = X.T.dot(dh_ReLU) + reg * W1
grads['b1'] = np.sum(dh_ReLU, axis=0)

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shift_scores: [[-0.10897747 -0.57318629  0.        ]
 [ 0.         -1.01673634 -0.30180767]
 [ 0.         -0.49763839 -0.33451674]
 [ 0.         -0.33210347 -0.37482661]
 [ 0.         -0.11816528 -0.14608217]]
softmax_output: [[0.3644621  0.22911264 0.40642526]
 [0.47590629 0.17217039 0.35192332]
 [0.43035767 0.26164229 0.30800004]
 [0.41583127 0.2983228  0.28584593]
 [0.36328815 0.32279939 0.31391246]]

以正类分数为基线，用softmax计算出概率后。

在计算梯度时要在正类的概率上减1，然后全部除以N就是分数的梯度了？这是为什么呢？

好像就是直接求导后的计算结果，所以说要学会softmax+celoss的求导呀！