神经网络代码--反向传播计算梯度

def gradient(self, x, t):
    # === 1. 前向传播，计算当前输入下的损失值（开启训练模式） ===
    self.loss(x, t, train_flg=True)

    # === 2. 从最后一层（通常是 SoftmaxWithLoss）开始反向传播 ===
    dout = 1  # 损失函数的导数对自身为 1，作为反向传播的起点
    dout = self.last_layer.backward(dout)  # 计算最后一层的反向传播输出

    # === 3. 将隐藏层和其他中间层按反向顺序反向传播 ===
    layers = list(self.layers.values())  # 获取所有层的列表
    layers.reverse()  # 将层顺序反转，便于从后往前传播
    for layer in layers:
        dout = layer.backward(dout)  # 依次对每一层执行反向传播

    # === 4. 设定梯度字典 grads，用于保存每个参数的梯度 ===
    grads = {}
    for idx in range(1, self.hidden_layer_num + 2):  # 遍历每一层（含输出层）
        # 获取第 idx 层的 Affine 层的权重和偏置的梯度，并加上权重衰减（L2正则化）项
        grads['W' + str(idx)] = self.layers['Affine' + str(idx)].dW + \
                                self.weight_decay_lambda * self.params['W' + str(idx)]
        grads['b' + str(idx)] = self.layers['Affine' + str(idx)].db

        # 如果使用了批归一化（BatchNorm），并且当前不是输出层
        if self.use_batchnorm and idx != self.hidden_layer_num + 1:
            # 提取 BatchNorm 层的缩放参数 gamma 和偏移参数 beta 的梯度
            grads['gamma' + str(idx)] = self.layers['BatchNorm' + str(idx)].dgamma
            grads['beta' + str(idx)] = self.layers['BatchNorm' + str(idx)].dbeta

    # === 5. 返回包含所有参数梯度的字典，用于优化器更新权重 ===
    return grads

这段代码是一个神经网络中用于反向传播计算梯度的函数 gradient(self, x, t)，属于某个类（如 MultiLayerNetExtend）的方法。该方法执行以下步骤：

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✅ 1. 前向传播（Forward）

self.loss(x, t, train_flg=True)

• 使用输入 x 和标签 t 执行前向传播，并计算损失（包括正则化项）。

• train_flg=True 表明这是训练过程（例如 BatchNorm 会区分训练和推理模式）。

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✅ 2. 反向传播起点

dout = 1

dout = self.last_layer.backward(dout)

• self.last_layer 通常是损失函数层（比如 SoftmaxWithLoss），backward() 返回对前一层的梯度。

• 这个 1 表示对损失函数的导数（标量）开始反向传播。

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✅ 3. 逐层反向传播

layers = list(self.layers.values())
layers.reverse()
for layer in layers:
    dout = layer.backward(dout）

• self.layers 是一个 OrderedDict，按顺序存储所有的网络层。

• .reverse() 后，按从输出层到输入层的顺序反向传播。

• 每一层都使用 backward() 方法计算梯度并更新 dout。

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✅ 4. 收集所有梯度到 grads 字典中

grads = {}
for idx in range(1, self.hidden_layer_num+2):

对于每一层（包含隐藏层和输出层）：

🧠 权重和偏置项：

grads['W' + str(idx)] = self.layers['Affine' + str(idx)].dW + self.weight_decay_lambda * self.params['W' + str(idx)]
grads['b' + str(idx)] = self.layers['Affine' + str(idx)].db

• 从每个 Affine 层中提取梯度：

  • dW：权重的梯度，加上 L2 正则化项（weight_decay_lambda * W）。

  • db：偏置项的梯度。

🧪 如果使用了 BatchNorm，还要收集 gamma 和 beta 的梯度：

if self.use_batchnorm and idx != self.hidden_layer_num+1:
    grads['gamma' + str(idx)] = self.layers['BatchNorm' + str(idx)].dgamma
    grads['beta' + str(idx)] = self.layers['BatchNorm' + str(idx)].dbeta

• 对于除了输出层的各层（因为输出层不使用 BatchNorm）：

  • gamma 和 beta 是 BatchNorm 层的缩放和平移参数。

  • 它们也有各自的反向传播梯度：dgamma, dbeta。

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✅ 5. 返回梯度字典

return grads

• grads 是一个包含所有参数梯度的字典，结构如下：

{
    'W1': ..., 'b1': ..., 'gamma1': ..., 'beta1': ...,
    'W2': ..., 'b2': ..., ...
}

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📌 总结

这个函数的作用是：

给定输入 x 和标签 t，通过前向传播计算损失，反向传播得到每层的梯度，并将所有参数的梯度打包进一个字典返回，用于后续的权重更新（如 SGD、Adam）。