Fix softmax_backward

src/cnn/backpropagation.c

@@ -14,16 +14,11 @@ int max(int a, int b) {
 }
 
 // Euh..... tout peut être faux à cause de la source
-void rms_backward(float* input, float* input_z, float* output, int size) {
+void softmax_backward(float* input, float* input_z, float* output, int size) {
     /* Input et output ont la même taille
     On considère que la dernière couche a utilisée softmax */
-    float sum=0;
-    for (int i=0; i < size; i++)
-        sum += exp(input_z[i]);
-    float denom = sum*sum;
     for (int i=0; i < size; i++){
-        float e_i = exp(input_z[i]);
-        input[i] = 2*(input[i]-output[i])*((e_i*(sum-e_i))/denom); // ∂E/∂out_i * ∂out_i/∂net_i = 𝛿_i
+        input[i] = (output[i]-input[i])*input[i]; // ∂E/∂out_i * ∂out_i/∂net_i = 𝛿_i
     }
 }
 

src/cnn/cnn.c

@@ -122,7 +122,7 @@ void backward_propagation(Network* network, float wanted_number) {
     float*** output;
     Kernel* k_i;
     
-    rms_backward(network->input[n-1][0][0], network->input_z[n-1][0][0], wanted_output, network->width[n-1]); // Backward sur la dernière colonne
+    softmax_backward(network->input[n-1][0][0], network->input_z[n-1][0][0], wanted_output, network->width[n-1]); // Backward sur la dernière colonne
 
     for (int i=n-2; i >= 0; i--) {
         // Modifie 'k_i' à partir d'une comparaison d'informations entre 'input' et 'output'

src/cnn/include/backpropagation.h

@@ -17,7 +17,7 @@ int max(int a, int b);
 /*
 * Transfert les informations d'erreur de la sortie voulue à la sortie réelle
 */
-void rms_backward(float* input, float* input_z, float* output, int size);
+void softmax_backward(float* input, float* input_z, float* output, int size);
 
 /*
 * Transfert les informations d'erreur à travers une couche d'average pooling