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...
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...
本节将根据代码继续学习卷积层的反向传播过程。这⾥就只贴出Conv2D前向传播和反向传播的代码了：def forward_pass(self, X, training=True):batch_size, channels, height, width = X.shape self.layer_input = X # Turn image shape into column shape # (enables dot product between input and weights)...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
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深度学习:神经网络中的前向传播和反向传播算法推导 1. 神经网络 这是一个常见的神经网络的图: 这是一个常见的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,当我们输入x1,x2,x3等数据时,通过隐含层的计算、转换,输出你的期望,当你的输入和输出是一样的时候,成为自编码模型...
仅使用numpy从头开始实现神经网络,包括反向传播公式推导过程; numpy构建全连接层、卷积层、池化层、Flatten层;以及图像分类案例及精调网络案例等,持续更新中... ... - yizt/numpy_neural_network
超详细一步一步推导反向传播(5)—卷积层输入的反向传播过程