CNN反向传播算法过程

主模块
规格数据输入（加载，调格式，归一化）
定义网络结构
设置训练参数
调用初始化模块
调用训练模块
调用测试模块
画图
初始化模块
设置初始化参数（输入通道，输入尺寸）
遍历层（计算尺寸，输入输出通道，参数数量，w，b）
设置输出标签数
设置最后一层的神经元数
设置输出神经元的偏置
设置最后一层和输出神经元间的权重
训练模块
计算训练批数（读取样本个数，每批数目）
批循环
读取每批样本
前向传播
反向传播
更新参数
更新误差曲线
前向传播模块
读取层数
遍历层
判断层的类型
＊卷积层:
＊池化层:
＊将特征图组成张量
＊将结果赋值给输出神经元
反向传播模块
计算偏差
计算损失函数
反向传播delta
＊卷积层:
＊池化层:
计算梯度
＊权重:
＊偏置:
计算最后一层和输出神经元间权重的改正值
计算输出神经元偏置的改正值
更新参数模块
寻找卷积层
＊更新权重
＊更新偏置
更新最后一层和输出神经元间权重
更新输出神经元偏置
测试模块
调用前向传播模块
读取输出神经元的结果
准备真值
计算错误率

转载于:https://www.cnblogs.com/ratels/p/10682340.html

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