2. CNN的反向传播算法思想 要套用DNN的反向传播算法到CNN,有几个问题需要解决: 1)池化层没有激活函数,这个问题倒比较好解决,我们可以令池化层的激活函数为 ( )= σ(z)=z,即激活后就是自己本身。这样池化层激活函数的导数为1. 2)池化层在前向传播的时候,对输入进行了压缩,那么我们现在需要向前反向推导 −...
当输入图像为一个batch时,、x、w的转化方式如上图,首先将输入图像与卷积核分别按单通道图像展开,然后将展开后的矩阵在行方向级联。此时,已经将CNN转化为了FC,与反向传播算法完全一致,这里不再做详细介绍。 2. Average pooling的反向传播 \frac{\partial J}{\partial w}不用求,因为w为常数。\frac{\partial J}...
而卷积神经网络相对比较复杂,在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法,如果神经网络l+1层某个结点的delta误差要传到l层,我们就去找前向传播时l+1层的这个结点和第l层的哪些结点有关系,权重是多少,那么反向传播时,de...
前向传播计算(Forward Propagation Calculation) 反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 代码实现(Code Implementation) 1. 模型表示(Model Representation) 人工神经网络是受构成动物大脑的生物神经网络启发而产生的计算系统。这类系统通过实例来“学习”并执行任务,通常不需要编写任何特定于任务的规则。 图1:神经网络结构...
CNN 的反向传播算法可以分为以下几个步骤:1. 初始化 δ 值:最后一层的 δ 值计算公式为 δ = a ...
本文主要总结了卷积神经网络(CNN)的反向传播算法。首先，回顾了DNN反向传播的基本原理，接着指出在CNN中，由于池化层和卷积层的独特性，需要解决几个关键问题。问题1是池化层没有激活函数，可通过令其激活函数等于自身来简化。问题2是池化层误差的反向传播需要从缩小后的误差 δl推导出上一层的更大区域...
cnn反向传播算法公式 参考与说明 本文主要是通过阅读相关论文和一些辅助的博文来理解卷积神经网络里面的反向传播算法;相关的论文可以查看Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie 准备工作 首先呢,我们还是先回顾下在深度学习里面的反向传播算法的公式,损失函数为 C=12∥y−aL∥2=12∑j(yj−aLj)2 ...
卷积神经网络（CNN）的反向传播算法与传统神经网络的反向传播类似，主要用于计算损失函数关于每个权重和偏差...
参考CNN卷积神经网络学习笔记3:权值更新公式推导 后向传播的过程就是梯度向回传递,在CNN中,梯度的计算主要涉及三种情形 卷积层 池化层 全连接层 其中,卷积层涉及3种操作下的梯度计算 卷积操作 偏置 激活操作 池化层则有两种情形: 平均池化 最大池化 而全连接层的后向传播与全连接神经网络的后向传播原理一致。涉及...