我在 numpy 中的成本函数有什么问题？答案

【问题标题】：What is wrong with my cost function in numpy?我在 numpy 中的成本函数有什么问题？
【发布时间】：2018-01-31 05:11:23
【问题描述】：

我试图为 Andrew Ng 深度学习课程中的编程作业实现成本函数，这需要我自己的原创作品。我也不允许未经许可复制分配代码，但无论如何我都会在这个问题中这样做。

成本的预期结果 = 6.000064773192205，但是使用此代码，我的成本结果 = 4.50006477319。有谁知道我在这段代码中做错了什么？

删除的代码

【问题讨论】：

【解决方案1】：

np.sum(np.multiply(Y, np.log(A)) + np.multiply((1-Y), np.log(1-A)))  /m

【讨论】：

【解决方案2】：

以防万一您发现它很有用（并且因为我正在使用相同的源代码），您也可以通过使用它来调用您在上一步中定义的 sigmoid() 函数从propagate() 中代替：

A = sigmoid(np.dot(w.T,X) + b)

你的工作证明这不是必需的，但它更干净一些。

【讨论】：

【解决方案3】：

您的 sigmoid 函数有错误。你应该计算np.dot(np.transpose(w), X) + b)的负数。

这是我用过的一个

A = 1 / (1 + np.exp(-(np.dot(np.transpose(w), X) + b)))

【讨论】：