15、深度学习神经网络的模块化版本

深度学习神经网络的模块化版本

在深度学习领域，神经网络的设计和实现是一个复杂而关键的任务。传统的神经网络结构在处理复杂任务和添加新层时可能会遇到一些挑战。本文将介绍一种模块化的神经网络设计方法，它可以使代码更具灵活性，便于添加新层和创建新类型的层。

1. 模块化设计的动机

传统的神经网络中，隐藏层节点通常包含两个独立的过程：计算 $Z$（输入 $X$ 乘以权重 $W^{(1)}$）和计算 $A$（激活过程 $f(Z)$）。我们通常将这两个过程视为一个单一的层。然而，为了便于编码和提高灵活性，我们可以将这两个过程视为两个独立的层。

这种模块化设计的基本对象是层，而不是整个神经网络。面向对象编程（OOP）的设计思想在这里非常有用，我们可以将编程任务划分为适当的类，每个层对象可以接受信息、处理信息并输出信息，就像人类神经网络中的神经元一样。

我们将为层类定义前向传播和反向传播方法。前向传播方法接受信息、处理信息并将其传递到下游，而反向传播方法则接受信息、处理信息并将其传递到上游。

2. 反向传播

我们从回顾之前的反向传播方法开始，逐步引入模块化的方法。

在反向传播过程中，我们会进行如下计算：
- 计算 $w^{(2)}$ 的导数：
- $\frac{dJ}{dw^{(2)}}=\frac{dJ}{d(y - \hat{y})}\frac{d(y - \hat{y})}{d\hat{y}}\frac{d\hat{y}}{dz^{(3)}}\frac{dz^{(3)}}{dw^{(2)}}$
- 计算 $w^{(1)}$ 的导数：
- $\frac{dJ}{dw^{(