【神经网络】批处理的使用

0. 上一节的尾巴

在神经网络中的分类问题中

输出层中的神经元的数量设置为要分类的类别数

1. 批处理的神经网络

1.1 各个层的关系

• 输入层
• 隐藏层
• 输出层

每个层之间都有权重和参数

多维数组中对应维度的元素个数是一致的

1.1 输入层数据的写法

X10

• 只写了一个数据

表示这是一个一维数组
表示这是一个1*？的数组（行向量）

图片

2. batch的概念

2.1 捆的意思

我们更希望把时间用在计算上，而不是用在数据的输入上

批量处理一次性大型数组要比分开逐步计算效率更高，速度更快

3. 使用Numpy工具便捷计算

3.1 numpy可以对数组进行比较

得到的是布尔逻辑值

import  numpy as np
x=np.array([1,2,3,4])
y=np.array([1,231,3,4])
print(x==y)
[ True False  True  True]
np.sum(x==y)
Out[7]: 3