neural network zeroing out after back propogation

I am trying to create a neural network from scratch in c++. I am training it on the NMIST dataset and using a linear algebra library called armadillo. I have figured out feed forward and calculating loss as well as accessing my dataset. However I can not get the network to optimize correctly as it is always just going to zero. My average loss just goes to 1.

Here is my code

#include "NeuralNet.h"

NeuralNetwork::NeuralNetwork(int outputNodes, int inputNodes, int activationFunction, vector<int> hiddenLayers) {
    this->activationFunction = activationFunction;
    this->outputNodes = outputNodes;
    this->inputNodes = inputNodes;
    initiateParameters(hiddenLayers);
};

void NeuralNetwork::initiateParameters(vector<int> hiddenLayers) {
    //set weights and biases to be the correct size
    int prevNodeCount = inputNodes;
    for (int nodeCount : hiddenLayers) {
        //all biases will start off as 0
        biases.push_back(mat(nodeCount, 1, arma::fill::randn));
        //all weights will start off as rand number b/t 0 & 1
        weights.push_back(mat(nodeCount, prevNodeCount, arma::fill::randn));

        prevNodeCount = nodeCount;
    }
    //set output layer biases and weights
    biases.push_back(mat(outputNodes, 1, arma::fill::randn));  
    weights.push_back(mat(outputNodes, prevNodeCount, arma::fill::randn));
};
//used to take in the activaton function and runs data through the function
mat NeuralNetwork::runActivation(mat data) {
    switch (activationFunction) {
        case ReLu:
            data.for_each([](mat::elem_type& val) {
                val = val > 0 ? val : 0;
            });
        break;
        case Sigmoid:
            data.for_each([](mat::elem_type& val) {
                val = 1/(1+exp(-val));
            });
        break;
        case Softplus:
            data.for_each([](mat::elem_type& val) {
                val = 1/(1+exp(-val));
            });
        break;
    }
    return data;
}
//used in backprop to take the activation function derivative
mat NeuralNetwork::derivativeActivation(mat data) {
    switch (activationFunction) {
        case ReLu:
            data.for_each([](mat::elem_type& val) {
                val = val > 0 ? 1 : 0;    
            });
        break;
        case Sigmoid:
            data.for_each([](mat::elem_type& val) {
                double sig = 1/(1+exp(-val));
                val = sig*(1-sig);
            });
        break;
        case Softplus:
        break;
    }
    return data;
}

//forward propogation, must be flatten BEFORE entry 
mat NeuralNetwork::predict(mat data, vector<mat>* hiddenLayers) {
    int x = 0;
    for(mat weight : weights) {
        if(hiddenLayers != nullptr) {//used to get the hidden layers values, goes first cause I dont care about output
            (*hiddenLayers).push_back(data);
        }     
        mat w_data = weight * data;
        w_data.each_col() += biases.at(x);
        data = runActivation(w_data);
        data = normalise(data);
        x++;
    }
    return data;
};

void NeuralNetwork::printWeights() {
    for(mat weight : weights)
        cout << weight << endl;
    for(mat bias : biases)
        cout << bias << endl;
}

void NeuralNetwork::optomize(mat batch, mat loss, double learning_rate) {
    for(arma::uword col = 0; col < batch.n_cols; ++col) {
        vector<mat> hiddenLayersActivations;
        mat out = predict(batch.col(col), &(hiddenLayersActivations));
        backpropogation(out, loss,  hiddenLayersActivations, learning_rate);
    }
}

//will take in data that is in the form rows of pixels, and each column is a different datapoint
//uses the backpropagtion algorthm to perform gradient descent to optimize the neural network
void NeuralNetwork::backpropogation(mat out,mat gradientOutput, vector<mat> hiddenLayers, double learning_rate) {
    //loops through each layer from the end
    for(int i = hiddenLayers.size()-1; i >=0; i--) {
        //gets the current layer
        mat cur_hiddenLayer = hiddenLayers[i];

        if(i != hiddenLayers.size() - 1)//transforms gradient to correct size
            gradientOutput = weights[i+1].t() * gradientOutput;
        //finds gradient of current layer

        gradientOutput = gradientOutput % derivativeActivation(weights[i]*cur_hiddenLayer+biases[i]);
        // Calculate weight gradient for the current layer
        
        mat weightDerivativeCost = gradientOutput * cur_hiddenLayer.t();
        // Calculate bias gradient for the current layer
        vec biasesDerivativeCost = gradientOutput;
        // Update weights and biases
        weights[i] -= learning_rate * weightDerivativeCost;
        biases[i] -= learning_rate * biasesDerivativeCost;
        // Calculate delta for the previous layer (backpropagate the error)

    }
}

My main is

#include "main.h"

double calculateCostFunction(mat actualLabel, mat predictedLabel) {
  predictedLabel -= actualLabel;
  predictedLabel.transform([](double val){return val*val;});
  return accu(predictedLabel)/predictedLabel.n_cols;
};
void progressTracker(int point, int length) {
  double precentDone = std::round(100*point/length);
    cout <<"["<< (precentDone) << "% complete]r";
    cout.flush();
};

mat returnLoss(mat predicted, mat actual) {
    mat diff = arma::pow((predicted-actual), 2);
    return arma::mean(diff, 1);
}

int main(int argc, char *argv[])
  {
  if (argc != 2) {
    std::cerr << "ensure that format is correctly followed with ./runNeuralNet [# of datapoints]n";
    return 1;
  }
  /*read in the file data what I am actually going to do is 
    1. make a class that takes in the file name from the dataset
    2. reads the labels(stores that into a vector)
    3. includes a get function that returns the image with the relevant label*/ 
  string trainFileName = "mnist_train.csv";
  dataset trainData(trainFileName);

  //initiate the model
  //NN is just a bunch of nodes with weights and biases on each of them
  int inputNodes = trainData.returnItemSize();
  int outputNodes = trainData.returnUniqueLabels().size();
  //vector<int> hiddenLayers = {1000, 500, 100, 50};
  vector<int> hiddenLayers = {32, 16};
  //vector<int> hiddenLayers = {};
  NeuralNetwork NN(outputNodes, inputNodes, ReLu, hiddenLayers);
  //train the model
  //hyperparameters
  int n_epoch = 1;
  double learning_rate = .05;
  int batchsize = 10;
  trainData.randomize();
  //NN.printWeights();
  int currentPoint = 0;
  //cout << trainData.len() << endl;
  int dataused = std::stoi(argv[1]);//trainData.len();
  int trainingLen= .8*dataused;
  //cout << "data points: " << dataused << endl;
  auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();



  while(currentPoint < trainingLen) {
    //predict and get layers
    mat actualLabels(trainData.returnUniqueLabels().size(), batchsize);//defines the matrix to use for actual labels
    mat batch = trainData.returnBatch(&currentPoint, batchsize, actualLabels.memptr());//gets actual labels and batch info

    mat predictedLabels = NN.predict(batch);//predicts labels
    mat loss = returnLoss(predictedLabels, actualLabels);
    cout << arma::sum(abs(loss)) << endl;
    //back prop and error calculation
    NN.optomize(batch, loss, learning_rate);

    //progressTracker(currentPoint, trainingLen);
  }

  // Calculate the duration
  auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::minutes>(end - start).count();
  // Print the duration in microseconds
  std::cout << "Time taken: " << duration << " minutes" << std::endl;

  cout << "evaluation" << endl;
  double correct_pred, incorrect_pred;
  while(currentPoint < dataused) {
    mat actualLabels(trainData.returnUniqueLabels().size(), batchsize);//defines the matrix to use for actual labels
    mat batch = trainData.returnBatch(&currentPoint, batchsize, actualLabels.memptr());//gets actual labels and batch info
    mat predictedLabels = NN.predict(batch);//predicts label
    vector<string> actual = trainData.decodeOneHot(actualLabels);
    vector<string> pred= trainData.decodeOneHot(predictedLabels);

    vector<string>::iterator it_pred = pred.begin();
    for(vector<string>::iterator it_act = actual.begin(); it_act != actual.end(); it_act++) {
      if(*it_act == *it_pred)
        correct_pred++;
      else
        incorrect_pred++;
      it_pred++;
    }
    progressTracker(currentPoint-trainingLen, .2*dataused);
  }
  cout << "naccuracy: " << correct_pred/(incorrect_pred+correct_pred)*100 << endl;
  
  //used to demonstrate the ability to read and get data from the dataset and predict the value.
  while(true) {
    string selection;
    cout << "enter number between 1-60000: ";
    std::cin >> selection;
    string label;
    mat img = trainData.getItem(std::stoi(selection),&label);
    img.reshape(img.n_cols*img.n_rows, 1);
    mat predicted = NN.predict(img);
    cout << "predicted: " << trainData.decodeOneHot(predicted).at(0) << " actual: " << label << endl;
    cout << predicted.t();
  }

  return 0;
  }

I have tried to go through my math and use smaller models to more accurately predict the results. I have reviewed my equations by referencing the neural networks and deep learning book. I am at a loss. Any suggestions to move forward and figure this out?

New contributor

Gavin Bardwell is a new contributor to this site. Take care in asking for clarification, commenting, and answering.
Check out our Code of Conduct.

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật