2023.05.25 - [ml_framework] - cnn_weight update (cal_weight_diff)
cnn_weight update (cal_weight_diff)
계산한 delta 값과 입력 데이터와의 연산을 통한 가중치 업데이트량 계산, 입력 데이터에 대해 입력 데이터의 각 차원별 데이터와 행렬 형태의 가중치의 행들과의 연산을 통한 연산, 입력 데이터
teach-meaning.tistory.com
가중치 행렬의 각 행별 가중치 변화량에 대한 결과의 변화량을 구했고
이와 함께 delta 값과의 연산을 통해 가중치 변화량에 대한 비용 함수의 변화량을 계산할 수 있다.
계산한 가중치 변화량과 delta 값과의 연산을 통해 가중치 변화량에 대한 비용 함수의 변화량 계산
# 가중치 변화량에 대한 비용 함수의 변화량 계산
# delta 차원의 반복
weight_diff = []
for delta_dimension in range(delta.shape[1]):
for weight_col in range(weight_update.shape[1]):
weight_diff.append(delta[0][delta_dimension] * weight_update[0][weight_col])
weight_diff = np.array(weight_diff).reshape(weight.shape)델타의 각 차원에 대해서 반복, 해당 델타값과 각 가중치의 열 값과의 연산을 수행한다.
'ml_framework' 카테고리의 다른 글
| layer class 수정 (0) | 2023.05.29 |
|---|---|
| Cnn 정리 (cnn class) (0) | 2023.05.27 |
| cnn_weight update (cal_weight_diff) (0) | 2023.05.25 |
| cnn_cal delta (0) | 2023.05.24 |
| cnn 연산의 수정 (0) | 2023.05.23 |
