Bias updates bug fix

Joseph Redmon

2015-01-27 153705226d8ca746478b69eeac9bc854766daa11

 src/softmax_layer.c

@@ -1,5 +1,7 @@
#include "softmax_layer.h"
#include "mini_blas.h"
#include "blas.h"
#include "cuda.h"
#include <float.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
@@ -13,36 +15,25 @@
    layer->output = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->delta = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->jacobian = calloc(inputs*inputs*batch, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->output_gpu = cuda_make_array(layer->output, inputs*batch); 
    layer->delta_gpu = cuda_make_array(layer->delta, inputs*batch); 
    #endif
    return layer;
}

/* UNSTABLE!
void forward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input)
{
    int i;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        sum += exp(input[i]);
    }
    for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
        layer.output[i] = exp(input[i])/sum;
    }
}
*/
void forward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input)
{
    int i,b;
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        float sum = 0;
        float largest = 0;
        float largest = -FLT_MAX;
        for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
            if(input[i+b*layer.inputs] > largest) largest = input[i+b*layer.inputs];
        }
        for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
            sum += exp(input[i+b*layer.inputs]-largest);
            //printf("%f, ", input[i]);
        }
        //printf("\n");
        if(sum) sum = largest+log(sum);
        else sum = largest-100;
        for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
@@ -51,30 +42,8 @@
    }
}

void backward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *input, float *delta)
void backward_softmax_layer(const softmax_layer layer, float *delta)
{
/*
    int i,j,b;
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.inputs; ++i){
            for(j = 0; j < layer.inputs; ++j){
                int d = (i==j);
                layer.jacobian[b*layer.inputs*layer.inputs + i*layer.inputs + j] = 
                        layer.output[b*layer.inputs + i] * (d - layer.output[b*layer.inputs + j]);
            }
        }
    }
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        int M = layer.inputs;
        int N = 1;
        int K = layer.inputs;
        float *A = layer.jacobian + b*layer.inputs*layer.inputs;
        float *B = layer.delta + b*layer.inputs;
        float *C = delta + b*layer.inputs;
        gemm(0,0,M,N,K,1,A,K,B,N,0,C,N);
    }
    */

    int i;
    for(i = 0; i < layer.inputs*layer.batch; ++i){
        delta[i] = layer.delta[i];