CNN卷积神经网络:权值更新公式推导
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在上篇《CNN卷积神经网络学习笔记2:网络结构》中,已经介绍了CNN的网络结构的详细构成,我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了,接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型,也就是确定CNN的参数。
CNN本质上就是人工神经网络的一种,只是在前几层的处理上有所不同,我们可以把卷积核看成是人工神经网络里的权值W,而采样层实质上也是一种卷积运算。所以可以基于人工神经网络的权值更新的方法来推导CNN里的权值更新公式。人工神经网络里是用反向传播算法将误差层层回传,利用梯度下降法更新每一层的权值,CNN中也是类似的。所以这里先对传统的BP算法做个概述,然后再推广到CNN中。
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