self.image_ctl = ttk.Label(frame_left) self.image_ctl.pack(anchor="nw") self.roi_ctl = ttk.Label(frame_right1) self.roi_ctl.grid(column=0, row=1, sticky=tk.W) ttk.Label(frame_right1, text='形状定位识别结果:').grid(column=0, row=2, sticky=tk.W) self.r_ctl = ttk.Label(f...
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操作与C3层一样,只是输入、输出参数不一样而已,因此本层的参数更新也可以调用上述update_cov_para函数来实现。 (4) 所有参数的更新 综上,C1、C3、O5层的参数更新代码如下,其中inputdata为5层网络的单张28*28手写数字图像。 voi...
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...