rolling avg demo

Joseph Redmon

2015-11-30 e7d43fd65ddc476469ee8d24140835c1e0159fa6

 src/cost_layer.c

@@ -26,12 +26,13 @@
    return "sse";
}

cost_layer make_cost_layer(int batch, int inputs, COST_TYPE cost_type)
cost_layer make_cost_layer(int batch, int inputs, COST_TYPE cost_type, float scale)
{
    fprintf(stderr, "Cost Layer: %d inputs\n", inputs);
    cost_layer l = {0};
    l.type = COST;

    l.scale = scale;
    l.batch = batch;
    l.inputs = inputs;
    l.outputs = inputs;
@@ -44,6 +45,17 @@
    return l;
}

void resize_cost_layer(cost_layer *l, int inputs)
{
    l->inputs = inputs;
    l->outputs = inputs;
    l->delta = realloc(l->delta, inputs*l->batch*sizeof(float));
#ifdef GPU
    cuda_free(l->delta_gpu);
    l->delta_gpu = cuda_make_array(l->delta, inputs*l->batch);
#endif
}

void forward_cost_layer(cost_layer l, network_state state)
{
    if (!state.truth) return;
@@ -61,7 +73,7 @@

void backward_cost_layer(const cost_layer l, network_state state)
{
    copy_cpu(l.batch*l.inputs, l.delta, 1, state.delta, 1);
    axpy_cpu(l.batch*l.inputs, l.scale, l.delta, 1, state.delta, 1);
}

#ifdef GPU
@@ -82,7 +94,7 @@
    if (l.cost_type == MASKED) {
        mask_ongpu(l.batch*l.inputs, state.input, SECRET_NUM, state.truth);
    }
    

    copy_ongpu(l.batch*l.inputs, state.truth, 1, l.delta_gpu, 1);
    axpy_ongpu(l.batch*l.inputs, -1, state.input, 1, l.delta_gpu, 1);

@@ -92,7 +104,7 @@

void backward_cost_layer_gpu(const cost_layer l, network_state state)
{
    copy_ongpu(l.batch*l.inputs, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
    axpy_ongpu(l.batch*l.inputs, l.scale, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
}
#endif