一、前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码 数据和上面完全一致，自行打印验证即可。 1、前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np # 输入张量为3×3的二维矩阵 M ...

卷积层 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积层，从网络结构来说，卷积层节点和全连接层节点有三点主要的不同，一是局部感知域，二是权值共享，三是多核卷积。 ①局部感知域是指，对于每一个计算单元来说，只需要考虑其像素位置附近的输入，并不需要与上一层的节点相连，这可以大大减小网络 ...

padding的规则 · 　　padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 　　　　 　　　　输出宽度：output_width = （in_ ...

卷积神经网络中卷积层和池化层 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 为什么要使用卷积呢？ 　　在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验 ...

在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中，主要讲解了卷积神经网络的核心层，同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍，本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容，继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用。 因此，接下 ...

构建了最简单的网络之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一 ...

卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

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 ...