卷积层(Convolution)是如何向后传播(Backpropagations)的呢

假设下图中Convolution代表卷积层,X代表卷积层的feature输入,F代表卷积核,O则代表卷积层的输出。 则向前传播计算过程如下, 向后传播怎么计算呢? 向后传播计算的是损失函数L对参数F的导数,可以通过下面公式计算,其中 ∂ L ∂ O \frac{\partial L}{\partial O} ∂O∂L​是后面层传递回来的,这一层计算的是 ∂ O ∂ F \frac{\partial

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