質問編集履歴

2

指摘内容修正しました

2021/01/02 12:30

投稿

redcatML
redcatML

スコア26

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -114,7 +114,7 @@
114
114
 
115
115
  #フィルタ
116
116
 
117
- w = np.arange(5*9*9).reshape(5,9,9)
117
+ w = np.arange(5*1*9*9).reshape(5,1,9,9)
118
118
 
119
119
 
120
120
 
@@ -176,11 +176,15 @@
176
176
 
177
177
 
178
178
 
179
+ t = np.zeros((6,10))
180
+
179
181
  #教師信号
180
182
 
181
- t = np.zeros(10)
183
+ for i in range(6):
182
-
184
+
183
- t[0]=1
185
+ t[i,i]=1
186
+
187
+ print(t)
184
188
 
185
189
 
186
190
 
@@ -206,10 +210,12 @@
206
210
 
207
211
  #w2更新
208
212
 
209
- dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout2)
213
+ dw2 = np.dot(input_col.T,dout2)
210
214
 
211
215
  dw2 = dw2.transpose(1,0).reshape(5,5,9,9)
212
216
 
217
+ print(dw2.shape)
218
+
213
219
 
214
220
 
215
221
  #畳み込み層1誤差
@@ -224,7 +230,7 @@
224
230
 
225
231
  #w1更新
226
232
 
227
- dw1 = np.dot(conv1_col.T,dout1)
233
+ dw1 = np.dot(col_x.T,dout1)
228
234
 
229
235
  dw1 = dw1.transpose(1,0).reshape(5,1,9,9)
230
236
 

1

誤りを修正しました

2021/01/02 12:30

投稿

redcatML
redcatML

スコア26

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -206,7 +206,7 @@
206
206
 
207
207
  #w2更新
208
208
 
209
- dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout)
209
+ dw2 = np.dot(conv2_col.T,dout2)
210
210
 
211
211
  dw2 = dw2.transpose(1,0).reshape(5,5,9,9)
212
212