cs231n作业1--two_layer_net

最新推荐文章于 2025-05-18 13:35:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/swj110119/article/details/70832852
本文详细解析了CS231n课程中网络求解梯度的公式及思路，旨在帮助读者深入理解并掌握梯度计算的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CS231N Assignment4 Two Layer Net
CloudCver
02-19 528
CS231N Assignment4 Two Layer Net CS231N Assignment4 Two Layer Net Begin 本文主要介绍CS231N系列课程的第四项作业，写一个两层神经网络训练模型。 课程主页：网易云课堂CS231N系列课程 语言：Python3.6 1神经网络 神经网络理解起来比较简单，在线形分类器的基础上...
cs231n assignment1_Q4_two_layer_net
Sean_csy的博客
04-09 670
A two-layer fully-connected neural network. The net has an input dimension of N, a hidden layer dimension of H, and performs classification over C classes. We train the network with a softmax loss fu...
cs231n two-layer network
bury_的博客
08-11 491
交叉验证测试结果：current training hidden_size: 400 current training learning_rate: 0.003 current training reg: 0.02 current training batch_size: 500 iteration 0 / 1200: loss 2.302679 iteration 100 / 1200: loss
CS231N课程作业：深入理解并实现SVM
最新发布
weixin_33173126的博客
05-18 712
CS231N是斯坦福大学开设的一门深度学习与计算机视觉领域的课程，专注于图像识别系统和神经网络。自从深度学习革命以来，该课程吸引了大量IT从业者与研究者，成为了视觉识别技术领域入门与进阶必修课。课程涵盖了从基础神经网络，到卷积神经网络（CNN），再到最新深度学习技术的系统性知识。学习CS231N，不仅能够掌握视觉识别技术的核心原理，还能在实际应用中解决复杂的图像识别问题，这对于希望在AI领域有所建树的专业人士尤为重要。
cs231n assignment1 two-layer-net
SpicyCoder的博客
07-16 2122
two-layer-net 首先完成神经网络对scores和损失函数的计算，其中激活函数使用RELU函数，即max(0,x)函数。 neural_net.py的loss()函数 # *****START OF YOUR CODE (DO NOT DELETE/MODIFY THIS LINE)***** h1 = np.maximum(0,X.dot(W1) + b1) scores = h1.d...
cs231n_2017_TwoLayerNet
AChcxchCA的博客
07-09 1032
这是一个简单的两层网络：affine - relu - affine - softmax（关于网络结构的具体描述都在函数文档里了）from builtins import range from builtins import object import numpy as np from cs231n.layers import * from cs231n.layer_utils import *...
cs231n assignment1 two_layer_net 反向传播 详解
weixin_46105377的博客
07-29 143
LN1​∑i1N​−log∑j​eSj​eSyi​​​λRW1λRW2SW2​max0W1​xb1b2注意：dWdL​dSyi​​dL​∗dWdSyi​​​dSj​dL​∗dWdSj​​，因为Syi​​和Sj​都属于同一S，所以dSdL​dSj​dL​dSyi​​dL​。
【学习笔记】cs231n-assignment1-two_layer_net
KammyIsTheBest的博客
05-19 1957
前言    大家好，我是Kay，小白一个。以下是我完成斯坦福 cs231n-assignment1-two_layer_net 这份作业的做题过程、思路、踩到的哪些坑、还有一些得到的启发和心得。希望下面的文字能对所有像我这样的小白有所帮助。       两层的网络处理方法与之前的SVM/Softmax 的处理方法类似，关键在于函数和梯度的计算。 TODO1：计算 scores         【...
cs231n assignment1--two_layer_net
zt_1995的专栏
03-15 5906
神经网络部分。要先把理论知识搞的比较清楚才好写作业。梯度推导参考： http://www.jianshu.com/p/004c99623104multiclass 梯度推导： 调整参数部分，一开始想要把参数综合起来找一个最优参数，结果发现一次训练跑了一个小时，于是我就对每个参数进行单独训练，找到一个最好的参数，保留下来，换另一个参数。最后的测试正确率有54.8%import numpy as
深度学习系列之cs231n assignment1 two_layer_net（五）
明曦君的小家
03-22 1219
写在开头：这次是完成assignmengt1的第四个作业浅层神经网络，通过这样的浅层神经网络来感受神经网络向前计算得分与向后计算梯度更新的过程。 内容安排 今天的任务主要是搭建两层全连接层，并在中间加入Relu的操作处理，最后使用softmax的损失函数进行梯度的更新，并进行预测。在本次的任务中与上一节softmax的区别在于搭建网络和全连接层的传递，任务的loss是softmax是一样的，同...
cs231n之KNN-SVM-Softmax-two_layer_net_features总结
Zeking的博客
04-14 625
文章目录训练分类器流程总结具体分类器代码实现框架 class classifer_name(object):def __init__(self,各类参数):**来初始化W，b**def loss(self,X,y,reg) ----------------return loss,grads1，从(__init__中定义的self.params)参数字典中读取W,b等的值,以及输入X的尺寸"""2,...
CS231n全连接神经网络作业答案参考
11-05
这是本人手写的cs231n关于全连接神经网络的作业，可以直接运行demo，在cifar10数据集上达到了50.75%的精度，欢迎下载，共同学习交流。
cs231n第一个大作业
07-21
cs231n第一个大作业对应的最起始版本
CS231n课程作业(一) Two-layer Neural Network
LeeWanzhi的博客
01-21 3327
神经网络的过程主要就是forward propagation和backward propagation。 forward propagation to evaluate score function & loss function, then back propagation 对每一层计算loss对W和b的梯度，利用梯度完成W和b的更新。 总体过程可以理解为：forward–>b...
CS231N作业A1Q4：two_layer_net 学会了loss的可视化、超参数的调节，准备自己应用一下！
weixin_72100405的博客
05-29 1604
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jgojuKu1-1685330175487)(output_22_0.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KHNVOqNn-1685330175488)(output_23_0.png)]
cs231n课程作业1——二层神经网络分类器感悟
qq_40825408的博客
03-28 653
1、反向求导2、数据预处理一般采用减均值，若特征间数据的范围差距很大，则考虑除以均方差进行归一化。一般不需要PCA降维和白化操作切记先切分数据集、验证集、测试集，之后再进行预处理3、初始化 权重初始化w = np.random.randn(n) * np.sqrt(2/n) #后续再卷积神经网络中测试偏置初始化b = 0多层网络间正则化程度一般取相同，可采用L2正则化和随机失活4、检查解析梯度使用...
【CS231n】Spring 2020 Assignments - Assignment1 - Two Layer Net
Mister_Yu的博客
12-01 730
文章目录前言1. Implementing a Neural Network1.1. TwoLayerNet.loss1.1.1. Scores1.1.2. Loss1.1.3. dW1.2. TwoLayerNet.train1.2.1 Create a random minibatch of training data and labels1.2.2. Update the parameters1.3. TwoLayerNet.predict2. Tune Your Hyperparameters总结
cs231n_two_layer_net
DCGJ666的博客
04-16 855
two_layer_net two_layer_net原理 首先该模型的主要公式为f=W2max(0,W1x+b1)+b2f=W_2max(0,W_1x+b_1)+b_2f=W2​max(0,W1​x+b1​)+b2​, 在计算梯度时，首先计算W2W_2W2​的梯度，然后计算W1W_1W1​的梯度 Propagation: FC1out=X.W1+b1FC_1out=X.W_1+b_1FC1​out=X.W1​+b1​ Hout=maximum(0,FC1out)H_{out}=maximum(0,FC_1
CS231n 作业1 SVM+softmax+两层神经网络
weixin_30596343的博客
01-05 148
大概用了有小半个月的时间断断续续的完成了作业1，因为期间每天都还在读论文，所以进度有些落后，不过做完感觉也是收获颇丰。 附上地址 http://note.youdao.com/noteshare?id=d9cadbb038e384c738c4bf27fcdec3fa 转载于:https://www.cnblogs.com/Qmelbourne/p/8203384.html...
cs231n assignment1 two_layer_n
03-16
cs231n作业1的two_layer_n是一个两层神经网络的实现，用于对CIFAR-10数据集进行分类。该网络包括一个全连接的隐藏层和一个全连接的输出层，使用ReLU作为激活函数。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法...
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