本文为作者本人对卷积神经网络的前向及反向传播过程数学推导的总结笔记，对深度学习初学者来说是个对卷积神经网络深度了解很好的机会，是自己搭建卷积神经网络的理论支持，欢迎下载，共同进步

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

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