卷積神經網絡(CNN)反向傳播算法
在卷積神經網絡(CNN)前向傳播算法中，我們對CNN的前向傳播算法做了總結，基於CNN前向傳播算法的基礎，我們下面就對CNN的反向傳播算法做一個總結。在閱讀本文前，建議先研究DNN的反向傳播算法：深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP) 1. 回顧DNN的反向傳播算法 ...
原文：卷積神經網絡中的反向傳播
卷積神經網絡中的反向傳播 反向傳播是梯度下降法在神經網絡中應用，反向傳播算法讓神經網絡的訓練成為來可能。 首先要弄清一點，神經網絡的訓練過程就是求出一組較好的網絡權值的過程。反向傳播的直觀解釋就是先用當前網絡的權值計算結果，然后根據計算結果和真實結果的差值來更新網絡的權值，使得計算結果和真實結果的差值越來越小。 當然要想准確的理解反向傳播，你需要知道：梯度的概念，梯度下降法，復合函數求導的鏈式法則 ...
2017-05-29 16:57 0 1427 推薦指數：
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