CNN反向传播更新权值
背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。 Python实现的反向传播 ...
原文：CNN压缩：为反向传播添加mask（caffe代码修改）
神经网络压缩的研究近三年十分热门，笔者查阅到相关的两篇博客，博主们非常奉献的提供了源代码，但是发发现在使用gpu训练添加mask的网络上，稍微有些不顺，特此再进行详细说明。 此文是在基于Caffe的CNN剪枝 和Deep Compression阅读理解及Caffe源码修改 的基础上修改的。 mask的结构 中使用的blob，存储mask。blob是一块数据块，在初始化时，需要为gpu上的数据块申请 ...
2017-06-20 21:38 4 2854 推荐指数：
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1.前向传播： 一般的我们有top[0]来存放数据，top[1]来存放标签（对于bottom也一样） 2.反向传播： 解释： 补充：最后部分，Zi!=Zj和Zi=Zj部分写反了，大家注意一下~ ...
《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN（卷积神经网络）前向和反向传播过程的代码验证
在《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN的前向传播和反向梯度推导 中，我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导，但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性，以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来，将知识固化。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导 ...
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CNN中卷积层 池化层反向传播
参考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小 ...
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一、前向传播 在caffe中，卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin。在进行乘积之前，需要对卷积核的参数和feature map作处理，以得到W和Cin。 下面 ...
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Numpy梯度下降反向传播代码实现
代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N是批量大小; D_in是输入维度; # 49/5000 H是隐藏的维度; D_out是输出维度。 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 创建随机 ...