前向传播 单通道(简单情况) 多通道(实际情况) 反向传播 计算 计算 参考 直奔主题,先看看前向传播,再看看反向传播。 前向传播 单通道(简单情况) 为了简单起见,设输入X的维度为3*3,卷积核K的大小为2*2,输出Y的维度为2*2,列成表达式如下。 将各个矩阵中的元素全列出来看看: 通过卷积,Y中的元素计算结果如下...
卷积层是卷积神经网络最基本的结构,在以前的文章中,我们讨论了卷积层的前馈计算方法,而神经网络的学习过程包括前馈计算和梯度的反向传播两个部分,本文就准备对卷积层的梯度计算进行分析。为了简单起见,我们使用一个 3x3 的输入张量和 2x2 的卷积核来举例说明,并把结论推广的任意大小输入和卷积核情况。 [x11x12x13...
** 但是整个网络是有很多层的,且有多种类型,一般来说,不会以卷积层为最后一层,而回以COST或者REGION为最后一层,这些层中,会对l.delta赋初值,又由于l.delta是由后 ** 网前逐层传播的,因此,当反向运行到某一层时,l.delta的值将都不会为0. */voidgradient_array(constfloat*x,constint n,constACTIVATION...
我们可以看到,在前向传播中会计算出self.layers中每一层的输出,把包括卷积、池化、激活和归一化等。然后在反向传播中从后往前更新每一层的梯度。这里我们以一个卷积层+全连接层+损失函数为例。网络前向传播完之后,最先获得的梯度是损失函数的梯度。然后将损失函数的梯度传入到全连接层,然后获得全连接层计算的梯度...
卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小。 b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小。
卷积层反向传播 bias 卷积和反卷积,反卷积(转置卷积)通常用来两个方面:CNN可视化,通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间,来观察featuremap对哪些pattern相应最大,即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的;(ZFNet可视化)FCN全卷积网络中,由于要对图像进行
根据上面的原理介绍，我们整个卷积层的backward方法可以表述如下：1.参数求导 这个部分是反向传播的目的，对网络前向传播过程中涉及的参数进行求导。注意：（这个版本）代码实现多一维batchsize，一个batch里面的w_gradient和b_gradient则是对该batch求和得到的。这里我们就能看到在forward里面保存下来的col_image的作用。
Pooling层 CNN一般采用average pooling或max pooling来进行池化操作,而池化操作会改变feature map的大小,例如大小为64×64的feature map使用2×2的步长池化后,feature map大小为32×32。因此,这会使得在反向传播中,pooling层的梯度无法与前一层相对应。 那怎么解决这个问题呢?其实也很简单,可以理解为就是pooling操作的...
一、与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集、汇聚),从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息,让特征向少而精的方向前进。 全连接层相当于考虑全局(整张图像)的特征 ...
抑制冗余信息。结论 池化层的反向传播是为了传递误差信号，使得误差能够向前一层传播。最大值池化通过传递最大值的位置信息，平均值池化通过平均分配误差，实现反向传播。池化层的优势在于特征降维、平移不变性和提取主要特征。深入理解和掌握池化层的反向传播对于理解和应用卷积神经网络具有重要意义。