【机器学习算法篇】卷积神经网络中反向传播算法深入理解

背景 CNN的参数调优是通过BP算法实现的，BP算法详解如下。 概览 使用有2个输入单元的神经网络，2个隐层神经元以及2个输出神经元。此外，隐层和输出神经元会包含一个偏置，下面是基本的网络结构： 为了便于后面说明的说明，我们对该网络设置一些初始的权重、偏置以及输入和输出： 反向传播的目标是对权重进行优化，使得神经网络能够学习到从任意的输入到输出的准确映射。 在这篇博文中，我们仅使用一个简单的训练集

>>阅读原文<<