深度学习之卷积神经网络CNN（二）训练方法
CNN的训练和DNN类似，使用前向传播得到预测值后，再用反向传播算法链式求导，计算损失函数对每个权重的偏导数，然后使用梯度下降法对权重进行更新。 一、参数初始化 神经网络的收敛结果很大程度取决于参数的初始化，理想的参数初始化方案使得模型训练事半功倍，不好的初始化方案不仅会影响网络收敛效果，甚至会导致梯度弥散或梯度爆炸。 注意参数不能全部初始化为0，这是因为在反向传播时梯度值相同，得到的所有
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