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Inplement an CNN frame with Numpy, easy to learn, hard to use hhhh

Python 100.00%

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训练时候的一个问题

作者您好，请问您当时用lenet_layers跑出来的结果真的可以收敛吗为啥我跑了将近20个epoch准确度只有10%

Questions

Hi,麻烦您解释一下在base_conv.py里面卷积的反向传播代码：flip_weights = np.flipud(np.fliplr(self.weights))
这里为什么需要左右上下翻转完了再进行reshape，谢谢啦

Questions

Hi,
请问可以解释一下为什么Conv2D中：
weights_scale = math.sqrt(reduce(lambda x, y: x * y, shape) / self.output_channels)，
这个weights_scale的作用和它为什么这么计算吗？

关于layers/fc.py里的一个小问题

首先，感谢作者的项目，学到了很多。
关于layers/fc.py的第42行self.bias -= alpha * self.bias，是否应该是self.bias -= alpha * self.b_gradient呢？

请假一下输入输出

想问一下输入20*20的，输出26的字母识别，为什么改了输入输出的size之后正确率这么低啊

我还是认为，
pooling.py的79行，应该对self.index有一个清零的步骤，self.index = np.zeros(self.input_shape)
即：
forward(self, x):
out = np.zeros([x.shape[0], x.shape[1] / self.stride,
x.shape[2] / self.stride, self.output_channels])
self.index = np.zeros(self.input_shape)
for b in range(x.shape[0]):
............................
供讨论

请教一个fc.py里面梯度计算的问题

楼主你好，因为conv的反向传播时计算梯度，就是用x的转置去乘上一层传递下来的梯度，为啥在fc里面变成了用上一层梯度乘x的转置呀。
就是如下代码，在fc的27行左右，为啥楼主你写的源代码如下：
col_x = self.x[i][:, np.newaxis]
eta_i = eta[i][:, np.newaxis].T
self.w_gradient += np.dot(col_x, eta_i)
而不是这样呀：
col_x = self.x[i][np.newaxis,:].T
eta_i = eta[i][np.newaxis,:]
self.w_gradient += np.dot(col_x, eta_i)
我刚试了一下下面这种方式也是可以正常训练的。所以我不知道是我矩阵梯度算错了，还是楼主不小心写错了，或者是两种方式都是可以的呢，希望楼主能解答一下疑惑，谢谢

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楼主能不能改个python3 的版本啊，或者谁有的分享下

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关于layers/fc.py里的一个小问题

请假一下输入输出

pooling.py的一个bug

请教一个fc.py里面梯度计算的问题

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