settata topologia deep feed forward

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2025-02-22 20:04:07 +01:00
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@@ -4,7 +4,7 @@
// Scelgo quale categoria voglio identificare. nel caso dello xor -1
#define CATEGORIA 7
#define NUM_LAYERS 4
#define PERCETTRONI_LAYER_0 64
#define PERCETTRONI_LAYER_0 32
#define MAX_EPOCHE 100
//1 relu, 2 sigmoide
@@ -80,6 +80,8 @@ void main()
errore_totale += pow(gradiente_errore, 2) * 0.5;
// Derivata funzione attivazione
double derivata_funzione_out = derivata_sigmoide(funzioni_attivazione[NUM_LAYERS - 1][0]);
// if (derivata_funzione_out == 0.0) derivata_funzione_out = 1;
@@ -87,7 +89,10 @@ void main()
// Gradiente del percettrone output
gradienti[NUM_LAYERS - 1][0] = gradiente_errore * derivata_funzione_out;
//Crasha nella discesa del gradiente all'immagine indice 16 quando metto troppi percettroni
discesa_gradiente(rete_neurale, funzioni_attivazione, gradienti, TIPO_FUNZIONE);
// A questo punto ho tutti i gradienti dei percettroni, non mi resta che trovare i gradienti dei pesi e correggerli