pytorch深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

已于 2023-01-21 15:06:08 修改
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分类专栏： # pytorch深度学习基础 深度学习方法 文章标签： 深度学习
于 2022-03-21 23:04:12 首次发布
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版权

全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层简介

全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示

实现原理

正向传递

全连接层在正向传递时和感知机完全一致，都是直接将输入值乘以权值在加上偏置即可，这里尤为注意的是我们使用的是矩阵。公式非常简单
y = x ⋅ w + b y=x \cdot w + b y=x⋅w+b

反向传递

对于正向传递的表达式，我们可以将整个正向传递过程看成两步
y 1 = x ⋅ w ; y = y 1 + b y1=x \cdot w; \\ y=y1+b y1=x⋅w;y=y1+b
这样我们就将问题转换成了乘法层和加法层的堆叠

∂ y ∂ y 1 = 1 \frac{ \partial y}{\partial y1}=1 ∂y1∂y​=1
∂ y ∂ b = 1 \frac{ \partial y}{\partial b}=1 ∂b∂y​

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