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neural-network - 使用 ReLU 进行反向传播 - 理解计算

问题描述

我已经开始使用神经网络，并尝试使用 ReLU 激活函数实现前向和后向传递。但是，当涉及到向后传球时，我觉得我在这里误解了一些相对基本的东西。

import numpy as np

class ReLU:
    def __init__(self):
        self.input_tensor = None

    def forward(self, input_tensor):
        self.input_tensor = input_tensor
        return np.maximum(0, input_tensor)

    def backward(self, error_tensor):
        deriv = np.greater(error_tensor, 0).astype(int)

        return self.input_tensor - deriv

我的问题很简单：backward 方法的输出甚至应该看起来如何？我的困惑源于 ReLU 的导数足够简单这一事实，但我不确定如何将其考虑到传递到下一节课的输出中。我绝对知道我不能简单地从旧输入中减去导数，但我无法看到它们是如何结合在一起的。

标签： neural-networkdeep-learningbackpropagationrelu

解决方案

对于 x > 0，relu 就像 x 乘以 1。否则，它就像 x 乘以 0。然后导数是 1 (x>0) 或 0 (x<=0)。

所以根据输出是什么，你必须乘以error_tensor1 或 0。

如果不清楚，这意味着您必须保存前向传递的输出以帮助计算梯度。

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