Midway through lots of fixes, checkpoint

Joseph Redmon

2014-07-17 1b94df24fde6dea36d85b1ea7873a83e1a213277

 src/connected_layer.c

@@ -7,7 +7,7 @@
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

connected_layer *make_connected_layer(int batch, int inputs, int outputs, ACTIVATION activation)
connected_layer *make_connected_layer(int batch, int inputs, int outputs, float dropout, ACTIVATION activation)
{
    fprintf(stderr, "Connected Layer: %d inputs, %d outputs\n", inputs, outputs);
    int i;
@@ -15,6 +15,7 @@
    layer->inputs = inputs;
    layer->outputs = outputs;
    layer->batch=batch;
    layer->dropout = dropout;

    layer->output = calloc(batch*outputs, sizeof(float*));
    layer->delta = calloc(batch*outputs, sizeof(float*));
@@ -39,27 +40,6 @@
    return layer;
}

/*
void update_connected_layer(connected_layer layer, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
        float delta = layer.bias_updates[i];
        layer.bias_adapt[i] += delta*delta;
        layer.bias_momentum[i] = step/sqrt(layer.bias_adapt[i])*(layer.bias_updates[i]) + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
    }
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.inputs; ++i){
        float delta = layer.weight_updates[i];
        layer.weight_adapt[i] += delta*delta;
        layer.weight_momentum[i] = step/sqrt(layer.weight_adapt[i])*(layer.weight_updates[i] - decay*layer.weights[i]) + momentum*layer.weight_momentum[i];
        layer.weights[i] += layer.weight_momentum[i];
    }
    memset(layer.bias_updates, 0, layer.outputs*sizeof(float));
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(float));
}
*/

void update_connected_layer(connected_layer layer, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
@@ -75,10 +55,13 @@
    memset(layer.weight_updates, 0, layer.outputs*layer.inputs*sizeof(float));
}

void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, int train)
{
    int i;
    memcpy(layer.output, layer.biases, layer.outputs*sizeof(float));
    if(!train) layer.dropout = 0;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        memcpy(layer.output+i*layer.outputs, layer.biases, layer.outputs*sizeof(float));
    }
    int m = layer.batch;
    int k = layer.inputs;
    int n = layer.outputs;
@@ -86,18 +69,15 @@
    float *b = layer.weights;
    float *c = layer.output;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.batch; ++i){
        layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
    }
    //for(i = 0; i < layer.outputs; ++i) if(i%(layer.outputs/10+1)==0) printf("%f, ", layer.output[i]); printf("\n");
    activate_array(layer.output, layer.outputs*layer.batch, layer.activation, layer.dropout);
}

void learn_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.outputs*layer.batch; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
        layer.bias_updates[i%layer.batch] += layer.delta[i]/layer.batch;
        layer.bias_updates[i%layer.outputs] += layer.delta[i];
    }
    int m = layer.inputs;
    int k = layer.batch;
@@ -105,55 +85,16 @@
    float *a = input;
    float *b = layer.delta;
    float *c = layer.weight_updates;
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,1,c,n);

    m = layer.batch;
    k = layer.outputs;
    n = layer.inputs;

    a = layer.delta;
    b = layer.weights;
    c = delta;

    if(c) gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,0,c,n);
}

void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta)
{
    memset(delta, 0, layer.inputs*sizeof(float));

    int m = layer.inputs;
    int k = layer.outputs;
    int n = layer.batch;

    float *a = layer.weights;
    float *b = layer.delta;
    float *c = delta;

    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
}
/*
   void forward_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
   {
   int i, j;
   for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
   layer.output[i] = layer.biases[i];
   for(j = 0; j < layer.inputs; ++j){
   layer.output[i] += input[j]*layer.weights[i*layer.inputs + j];
   }
   layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
   }
   }
   void learn_connected_layer(connected_layer layer, float *input)
   {
   int i, j;
   for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
   layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
   layer.bias_updates[i] += layer.delta[i];
   for(j = 0; j < layer.inputs; ++j){
   layer.weight_updates[i*layer.inputs + j] += layer.delta[i]*input[j];
   }
   }
   }
   void backward_connected_layer(connected_layer layer, float *input, float *delta)
   {
   int i, j;

   for(j = 0; j < layer.inputs; ++j){
   delta[j] = 0;
   for(i = 0; i < layer.outputs; ++i){
   delta[j] += layer.delta[i]*layer.weights[i*layer.inputs + j];
   }
   }
   }
 */