augustin64/tipe
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src/cnn/backpropagation.c
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@ -11,7 +11,7 @@ int max(int a, int b) {
return a > b ? a : b; return a > b ? a : b;
} }
void softmax_backward_mse(float* input, float* input_z, float* output, int size) { void softmax_backward_mse(float* input, float* output, int size) {
/* Input et output ont la même taille */ /* Input et output ont la même taille */
for (int i=0; i < size; i++){ for (int i=0; i < size; i++){
@ -19,7 +19,7 @@ void softmax_backward_mse(float* input, float* input_z, float* output, int size)
} }
} }
void softmax_backward_cross_entropy(float* input, float* input_z, float* output, int size) { void softmax_backward_cross_entropy(float* input, float* output, int size) {
/* Input et output ont la même taille */ /* Input et output ont la même taille */
for (int i=0; i < size; i++){ for (int i=0; i < size; i++){

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src/cnn/cnn.c
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@ -143,7 +143,7 @@ void backward_propagation(Network* network, int wanted_number) {
Kernel* k_i; Kernel* k_i;
// Backward sur la dernière couche // Backward sur la dernière couche
softmax_backward_cross_entropy(network->input[n-1][0][0], network->input_z[n-1][0][0], wanted_output, network->width[n-1]); softmax_backward_cross_entropy(network->input[n-1][0][0], wanted_output, network->width[n-1]);
for (int i=n-2; i >= 0; i--) { for (int i=n-2; i >= 0; i--) {
// Modifie 'k_i' à partir d'une comparaison d'informations entre 'input' et 'output' // Modifie 'k_i' à partir d'une comparaison d'informations entre 'input' et 'output'

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src/cnn/include/backpropagation.h
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@ -17,13 +17,13 @@ int max(int a, int b);
/* /*
* Transfert les informations d'erreur de la sortie voulue à la sortie réelle * Transfert les informations d'erreur de la sortie voulue à la sortie réelle
*/ */
void softmax_backward_mse(float* input, float* input_z, float* output, int size); void softmax_backward_mse(float* input, float* output, int size);
/* /*
* Transfert les informations d'erreur de la sortie voulue à la sortie réelle * Transfert les informations d'erreur de la sortie voulue à la sortie réelle
* en considérant MSE (Mean Squared Error) comme fonction d'erreur * en considérant MSE (Mean Squared Error) comme fonction d'erreur
*/ */
void softmax_backward_cross_entropy(float* input, float* input_z, float* output, int size); void softmax_backward_cross_entropy(float* input, float* output, int size);
/* /*
* Transfert les informations d'erreur à travers une couche d'average pooling * Transfert les informations d'erreur à travers une couche d'average pooling