神经网络及卷积神经网络的训练——反向传播算法

神经网络的训练过程，就是经过已有的样本，求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的偏差，最小化的求解通常使用梯度降低法（Gradient Decent）或其余与梯度有关的方法。其中的步骤包括：web 初始化参数。 求代价函数关于参数的梯度。 根据梯度更新参数的值。 通过迭代之后取得最佳参数，从而完成神经网络的训练。 其中最重要的步骤就是求梯度，这能够经过

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