更新公式如下,其中α为学习率,k为本层的卷积核,b为本层的偏置,IC1为C1层的28*28输入图像(也即5层网络的一张28*28输入图像),dC1为C1层的局部梯度,sum为求矩阵中所有元素和的操作,0≤i<6。dC1的计算也可参考上篇博文。 卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(7)—误反向传播代码实现 由于本层的参数更新代码...
因此在训练整个网络之前,需要对28*28的图像加上paddings(即周围填充0)。 C1层:该层是一个卷积层。使用6个大小为5*5的卷积核对输入层进行卷积运算,特征图尺寸为32-5+1=28,因此产生6个大小为28*28的特征图。这么做够防止原图像输入的信息掉到卷积核边界之外。 S2层:该层是一个池化层(pooling,也称为下采样...
与后者最大的区别是:卷积神经网络多了卷积层与池化层,因此卷积神经网络也具有提取局部特征的优越性。 1 卷积 作为一个通信工程的学生,对于卷积定是不会陌生。总的来说,卷积可以用一句话总结:系统当前的输出不仅与当前的输入有关,还与过去的输入有关。 1.1 一维卷积 为 时刻的系统输出 为滤波器,也称为卷积核 ...