22、自动优化在神经网络中的应用与实现

自动优化在神经网络中的应用与实现

在神经网络的训练过程中，自动优化技术的出现极大地简化了开发流程，提高了开发效率。本文将详细介绍自动优化技术在神经网络中的应用，包括使用自动求导（autograd）训练神经网络、添加自动优化器、支持不同层类型等内容。

1. 使用自动求导（autograd）训练神经网络

在传统的神经网络训练中，我们需要手动编写反向传播逻辑。例如，下面是一个手动实现反向传播的简单神经网络示例：

import numpy
np.random.seed(0)
data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
target = np.array([[0],[1],[0],[1]])
weights_0_1 = np.random.rand(2,3)
weights_1_2 = np.random.rand(3,1)
for i in range(10):

    layer_1 = data.dot(weights_0_1)
    layer_2 = layer_1.dot(weights_1_2)

    diff = (layer_2 - target)
    sqdiff = (diff * diff)
    loss = sqdiff.sum(0)
    layer_1_grad = diff.dot(weights_1_2.transpose())
    weight_1_2_update = layer_1.transpose().dot(diff)
    weight_0_1_update = data.transpose().dot(layer_