FNN_TRAIN

前馈神经网络：训练模块

Struct.h 是结构体定义和初始化的头文件

主体函数 main 定义了神经网络的结构

  int L = 3;  //神经网络的层数
  int m[] = { img_size, 300,50, classes };  //每一层的结点数：m[1:]
  char optimizer[] = "Adam";
  bool first = true;  //是否初次运行网络

  FNN Net;
  Init_Network_FNN(Net, L, m, batch_sizes);

主体函数 main 调用 FNNTrain 函数运行训练函数

1. createDatas : 初始化权重矩阵与偏置（参数）
2. readDataFromMnist_train : 从数据集中读取数据，并返回文件指针
3. forward : 前向传播更新各层的输入输出
4. backward : 反向传播得到各参数的偏导
5. parameters_update_Adam : 选择优化方法 Adam 更新参数
6. 重复 3-5，直到满足停止条件

readDataFromMnist_train_con : 从数据集中继续读取数据，并重复 3-5，直到满足停止条件。

数据的存储

• save_weight_arrays : 存储权重矩阵 w 到TXT文件
• save_bias : 存储偏置 b
• save_offset : 存储图像与标签文件的文件指针，方便下次使用

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程序主体上是采用C编写，实际上还是使用了C++的一些性质，如 new 函数。

未使用面向对象编程