卷积神经网络反向传播理论推导

所需积分/C币:9 2021-01-27 14:46:02 1.01MB PDF
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本文来自于csdn,本文首先简单介绍CNN的结构,并不作详细介绍.然后讲解反向传播理论。本文只要讲解CNN的反向传播,CNN的反向传播,其实并不是大多所说的和全连接的BP类似,CNN的全连接部分的BP是与它相同,但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的,仔细推导,还是有很多细节地方需要思考的,比如1、在前向传播的过程中,卷积层的输入,是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的,那么在反向传播的过程中该怎么处理?这个就与全连接神经网络不同了。2、由于在前向传播的时候,池化层会对前一层卷积层

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weixin_38696922 如果觉得有用,不妨留言支持一下
2021-01-27
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