Midway through lots of fixes, checkpoint

Joseph Redmon

2014-07-17 1b94df24fde6dea36d85b1ea7873a83e1a213277

 src/network.c

@@ -272,7 +272,9 @@
    for(i = 0; i < get_network_output_size(net)*net.batch; ++i){
        //if(i %get_network_output_size(net) == 0) printf("\n");
        //printf("%5.2f %5.2f, ", out[i], truth[i]);
        //if(i == get_network_output_size(net)) printf("\n");
        delta[i] = truth[i] - out[i];
        //printf("%f, ", delta[i]);
        sum += delta[i]*delta[i];
    }
    //printf("\n");
@@ -382,20 +384,20 @@
}
float train_network_batch(network net, data d, int n, float step, float momentum,float decay)
{
    int i;
    int correct = 0;
    int i,j;
    float sum = 0;
    int batch = 2;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%d.X.rows;
        float *x = d.X.vals[index];
        float *y = d.y.vals[index];
        forward_network(net, x, 1);
        int class = get_predicted_class_network(net);
        backward_network(net, x, y);
        correct += (y[class]?1:0);
        for(j = 0; j < batch; ++j){
            int index = rand()%d.X.rows;
            float *x = d.X.vals[index];
            float *y = d.y.vals[index];
            forward_network(net, x, 1);
            sum += backward_network(net, x, y);
        }
        update_network(net, step, momentum, decay);
    }
    update_network(net, step, momentum, decay);
    return (float)correct/n;

    return (float)sum/(n*batch);
}