From 10eacac9a700c02909f2c714280d66246db954b1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: caoying03 Date: Mon, 4 Sep 2017 16:01:40 +0800 Subject: [PATCH] follow comments and fix unittest. --- doc/getstarted/basic_usage/index_cn.rst | 4 ++-- doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst | 2 +- python/paddle/v2/tests/test_layer.py | 5 +++-- 3 files changed, 6 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/doc/getstarted/basic_usage/index_cn.rst b/doc/getstarted/basic_usage/index_cn.rst index 428f58830e0..b473944fc7f 100644 --- a/doc/getstarted/basic_usage/index_cn.rst +++ b/doc/getstarted/basic_usage/index_cn.rst @@ -55,7 +55,7 @@ PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。这份简短的介绍 # 线性计算网络层: ȳ = wx + b ȳ = fc_layer(input=x, param_attr=ParamAttr(name='w'), size=1, act=LinearActivation(), bias_attr=ParamAttr(name='b')) # 计算误差函数，即 ȳ 和真实 y 之间的距离 - cost = mse_cost(input= ȳ, label=y) + cost = square_error_cost(input= ȳ, label=y) outputs(cost) @@ -69,7 +69,7 @@ PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。这份简短的介绍 - **数据层**：数据层 `data_layer` 是神经网络的入口，它读入数据并将它们传输到接下来的网络层。这里数据层有两个，分别对应于变量 `x` 和 `y`。 - **全连接层**：全连接层 `fc_layer` 是基础的计算单元，这里利用它建模变量之间的线性关系。计算单元是神经网络的核心，PaddlePaddle支持大量的计算单元和任意深度的网络连接，从而可以拟合任意的函数来学习复杂的数据关系。 - - **回归误差代价层**：回归误差代价层 `mse_cost` 是众多误差代价函数层的一种，它们在训练过程作为网络的出口，用来计算模型的误差，是模型参数优化的目标函数。 + - **回归误差代价层**：回归误差代价层 `square_error_cost` 是众多误差代价函数层的一种，它们在训练过程作为网络的出口，用来计算模型的误差，是模型参数优化的目标函数。 定义了网络结构并保存为 `trainer_config.py` 之后，运行以下训练命令： diff --git a/doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst b/doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst index 25bf7ff1d03..c243083794b 100644 --- a/doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst +++ b/doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst @@ -83,7 +83,7 @@ PaddlePaddle支持不同类型的输入数据，主要包括四种类型，和 y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear()) cost = paddle.layer.square_error_cost(input=y_predict, label=y) -其中，x与y为之前描述的输入层；而y_predict是接收x作为输入，接上一个全连接层；cost接收y_predict与y作为输入，接上均方误差层。 +其中，x与y为之前描述的输入层；而y_predict是接收x作为输入，接上一个全连接层；cost接收y_predict与y作为输入，接上平方误差层。 最后一层cost中记录了神经网络的所有拓扑结构，通过组合不同的layer，我们即可完成神经网络的搭建。 diff --git a/python/paddle/v2/tests/test_layer.py b/python/paddle/v2/tests/test_layer.py index 783a0ca85dc..de932ad715b 100644 --- a/python/paddle/v2/tests/test_layer.py +++ b/python/paddle/v2/tests/test_layer.py @@ -134,8 +134,9 @@ class CostLayerTest(unittest.TestCase): cost3 = layer.cross_entropy_cost(input=inference, label=label) cost4 = layer.cross_entropy_with_selfnorm_cost( input=inference, label=label) - cost5 = layer.mse_cost(input=inference, label=label) - cost6 = layer.mse_cost(input=inference, label=label, weight=weight) + cost5 = layer.square_error_cost(input=inference, label=label) + cost6 = layer.square_error_cost( + input=inference, label=label, weight=weight) cost7 = layer.multi_binary_label_cross_entropy_cost( input=inference, label=label) cost8 = layer.rank_cost(left=score, right=score, label=score) -- GitLab