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上传时间: 2021-02-25
详细说明: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进行放缩,那么从池化层到卷积层BP的时候,小尺度的池化层怎么把误差反传到大尺度的卷积层(这
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