神经网络参数更新公式推导（三）——卷积神经网络（CNN）
一、引言 与全连接神经网络不同，卷积神经网络每一层中的节点并不是与前一层的所有神经元节点相连，而是只与前一层的部分节点相连。并且和每一个节点相连的那些通路的权重都是相同的。举例来说，对于二维卷积神经网络，其权重就是卷积核里面的那些值，这些值从上而下，从左到右要将图像中每个对应区域卷积一遍然后将积求和输入到下一层节点中激活，得到下一层的特征图。因此其权重和偏置更新公式与全连接神经网络不通。通过卷积核
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