cs231n Assignment 1# two layer net详细答案及总结

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/i_csdn_water/article/details/114704883

本文详细介绍了两层神经网络的结构、前向传播与反向传播过程。从输入到全连接层、ReLU激活函数、再到softmax层，深入解析每个步骤的计算原理。通过链式法则和计算图理解BP算法，并给出了具体的梯度计算公式。最后，文章提及了参数调整的重要性，但未展开详细讨论。

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two layer net 整体结构：

input - fully connected layer（W1,b1） - ReLU - fully connected layer (W2,b2)- softmax

Forward pass:

这里没有任何技术上的难点，就是写了文件中loss函数中scores和loss部分。
loss函数作用就是如果传入了y就返回loss和对所有w和b的梯度，这里在traning的时候调取。
如果没有传入y，就只返回scores，在predict的时候调用。

        ========forward pass 计算scores=======
        y1=X@W1+b1.T#y1经过relu之后变成y2
        x2=y1
        x2[x2<=0]=0
        scores=x2@W2+b2.T
        =======forward pass 计算loss======
        score=scores-np.max(scores,axis=1,keepdims=True)
        exp_mat=np.exp(score)
        p=exp_mat/np.sum(exp_mat,axis=1,keepdims=True)
        loss=np.sum(-np.log(p[np.arange(N),y]))/N+reg * (np.sum(W2 * W2)+np.sum(W1*W1))

keepdims参数
在sum什么依维度操作的东西里面都有，目的就是保持维度，要不max出来就是一个(n,)的一维向量。

backward pass：

预备知识：

BP以及链式法则:

关于BP以及链式法则的东西，cs231n提供了两个PDF非常有用。
一个是derivations BP and vectorization，讲述了不同维度输入输出之间如何求导。
Derivatives, Backpropagation, and Vectorization
另一个是 BP for a linear layer，解决了一半全连接层的BP问题，基本可以解决所有神经网络的BP问题。
Backpropagation for a Linear Layer
这两个链接不翻墙也可以下。另外我也又写了一篇博文介绍这个。

computation graph:

当时自己做BP花了半下午。最后发现还是要老老实实画出 computation graph。这样结构清晰，还有画法按照cs231n上面的，把符号也算上。
下面是自己画的，稍微有点丑陋。

开始 BP：

    W1: First layer weights; has shape (D, H)
    b1: First layer biases; has shape (H,)
    W2: Second layer weights; has shape (H, C)
    b2: Second layer biases; has shape (C,)

顺着结构从后往前: