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指摘内容修正しました

2021/01/02 12:30

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redcatML
redcatML

スコア26

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -56,7 +56,7 @@
56
56
  x = np.arange(6*1*28*28).reshape(6,1,28,28)
57
57
 
58
58
  #フィルタ
59
- w = np.arange(5*9*9).reshape(5,9,9)
59
+ w = np.arange(5*1*9*9).reshape(5,1,9,9)
60
60
 
61
61
  #入力2次元化
62
62
  col_x,out_h,out_w = im2col(x,9,9,1,1,0,0)#入力, フィルタサイズ9, ストライド1
@@ -87,9 +87,11 @@
87
87
  z = conv2.reshape(conv2.shape[0],-1)
88
88
  y = np.dot(z,w_affine)
89
89
 
90
+ t = np.zeros((6,10))
90
91
  #教師信号
91
- t = np.zeros(10)
92
+ for i in range(6):
92
- t[0]=1
93
+ t[i,i]=1
94
+ print(t)
93
95
 
94
96
  #全結合層誤差
95
97
  Error2 = (y-t)
@@ -102,8 +104,9 @@
102
104
  dout2 = dout2.transpose(0,2,3,1).reshape(-1,5)
103
105
 
104
106
  #w2更新
105
- dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout2)
107
+ dw2 = np.dot(input_col.T,dout2)
106
108
  dw2 = dw2.transpose(1,0).reshape(5,5,9,9)
109
+ print(dw2.shape)
107
110
 
108
111
  #畳み込み層1誤差
109
112
  dout1_col = np.dot(dout2,col_w2.T)
@@ -111,7 +114,7 @@
111
114
  dout1 = dout1.transpose(0,2,3,1).reshape(-1,5)
112
115
 
113
116
  #w1更新
114
- dw1 = np.dot(conv1_col.T,dout1)
117
+ dw1 = np.dot(col_x.T,dout1)
115
118
  dw1 = dw1.transpose(1,0).reshape(5,1,9,9)
116
119
 
117
120
  ```

1

誤りを修正しました

2021/01/02 12:30

投稿

redcatML
redcatML

スコア26

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -102,7 +102,7 @@
102
102
  dout2 = dout2.transpose(0,2,3,1).reshape(-1,5)
103
103
 
104
104
  #w2更新
105
- dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout)
105
+ dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout2)
106
106
  dw2 = dw2.transpose(1,0).reshape(5,5,9,9)
107
107
 
108
108
  #畳み込み層1誤差