大家好~我开设了“深度学习基础班”的线上课程，带领同学从0开始学习全连接和卷积神经网络，进行数学推导，并且实现可以运行的Demo程序

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目录

为什么要学习本课

  • 为什么要重构代码？
    答：方便加入各种不同类型的层到神经网络中

重构代码

  • 为了简单，本节课只考虑全连接层

  • 重构的关键是定义每层的forward等函数的输入、输出为统一的抽象类型

  • 通过泛型来实现类型重载，如支持全连接层和卷积层的forward函数的input参数为不同的类型（前者为Vector.t，后者为Matrix.t）

  • 重构后的“构建神经网络”的伪代码如下所示：

let networkState = let Network.build(
    [
        LinearLayer.create(layerData1),
        LinearLayer.create(layerData2)
    ]
)

加入调试日志

  • 为什么要加入调试日志？
    答：目前使用DebugUtils来在运行时检查一些值是否有异常。但是这样这不够全面，所以加入调试日志来打印训练的每轮中的每层的输入和输出，从而方便排查

加入BDD测试

对隐藏层和输出层进行了BDD测试（行为驱动测试）

相关的代码为：test

代码实现

  • 重构后的入口代码为：Main