CNN反向傳播更新權值
背景 反向傳播(Backpropagation)是訓練神經網絡最通用的方法之一，網上有許多文章嘗試解釋反向傳播是如何工作的，但是很少有包括真實數字的例子，這篇博文嘗試通過離散的數據解釋它是怎樣工作的。 Python實現的反向傳播 ...
原文：CNN壓縮：為反向傳播添加mask（caffe代碼修改）
神經網絡壓縮的研究近三年十分熱門，筆者查閱到相關的兩篇博客，博主們非常奉獻的提供了源代碼，但是發發現在使用gpu訓練添加mask的網絡上，稍微有些不順，特此再進行詳細說明。 此文是在基於Caffe的CNN剪枝 和Deep Compression閱讀理解及Caffe源碼修改 的基礎上修改的。 mask的結構 中使用的blob，存儲mask。blob是一塊數據塊，在初始化時，需要為gpu上的數據塊申請 ...
2017-06-20 21:38 4 2854 推薦指數：
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1.前向傳播： 一般的我們有top[0]來存放數據，top[1]來存放標簽（對於bottom也一樣） 2.反向傳播： 解釋： 補充：最后部分，Zi!=Zj和Zi=Zj部分寫反了，大家注意一下~ ...
《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN（卷積神經網絡）前向和反向傳播過程的代碼驗證
在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN的前向傳播和反向梯度推導 中，我們學習了CNN的前向傳播和反向梯度求導，但知識仍停留在紙面。本篇章將基於深度學習框架tensorflow驗證我們所得結論的准確性，以便將抽象的數學符號和實際數據結合起來，將知識固化。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導 ...
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在FNN（DNN）的前向傳播，反向梯度推導以及代碼驗證中，我們不僅總結了FNN（DNN）這種神經網絡結構的前向傳播和反向梯度求導公式，還通過tensorflow的自動求微分工具驗證了其准確性。在本篇章，我們將專門針對CNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度 ...
CNN中卷積層 池化層反向傳播
參考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷積層 池化層反向傳播： 1，CNN的前向傳播 a）對於卷積層，卷積核與輸入矩陣對應位置求積再求和，作為輸出矩陣對應位置的值。如果輸入矩陣inputX為M*N大小 ...
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Numpy梯度下降反向傳播代碼實現
代碼 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N是批量大小; D_in是輸入維度; # 49/5000 H是隱藏的維度; D_out是輸出維度。 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 創建隨機 ...