使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，要實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度下降算法。這里我根據(jù)麥子學(xué)院彭亮老師的講解，總結(jié)如下，（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)在另一篇博客中已經(jīng)定義）：
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if test_data: n_test = len(test_data)#有多少個測試集 n = len(training_data) for j in xrange(epochs): random.shuffle(training_data) mini_batches = [ training_data[k:k+mini_batch_size] for k in xrange(0,n,mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: self.update_mini_batch(mini_batch, eta) if test_data: print "Epoch {0}: {1}/{2}".format(j, self.evaluate(test_data),n_test) else: print "Epoch {0} complete".format(j) |
其中training_data是訓(xùn)練集，是由很多的tuples（元組）組成。每一個元組（x，y）代表一個實(shí)例，x是圖像的向量表示，y是圖像的類別。
epochs表示訓(xùn)練多少輪。
mini_batch_size表示每一次訓(xùn)練的實(shí)例個數(shù)。
eta表示學(xué)習(xí)率。
test_data表示測試集。
比較重要的函數(shù)是self.update_mini_batch，他是更新權(quán)重和偏置的關(guān)鍵函數(shù)，接下來就定義這個函數(shù)。
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def update_mini_batch(self, mini_batch,eta): nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] for x,y in mini_batch: delta_nabla_b, delta_nable_w = self.backprop(x,y)#目標(biāo)函數(shù)對b和w的偏導(dǎo)數(shù) nabla_b = [nb+dnb for nb,dnb in zip(nabla_b,delta_nabla_b)] nabla_w = [nw+dnw for nw,dnw in zip(nabla_w,delta_nabla_w)]#累加b和w #最終更新權(quán)重為 self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)] self.baises = [b-(eta/len(mini_batch))*nb for b, nb in zip(self.baises, nabla_b)] |
這個update_mini_batch函數(shù)根據(jù)你傳入的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。
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