卷积神经网络的训练

卷积神经网络的训练 和全连接神经网络相比，卷积神经网络的训练要复杂一些。但训练的原理是一样的：利用链式求导计算损失函数对每个权重的偏导数（梯度），然后根据梯度下降公式更新权重。训练算法依然是反向传播算法。 我们先回忆一下上一篇文章零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法介绍的反向传播算法，整个算法分为三个步骤： 前向计算每个神经元的输出值（表示网络的第个神经元，以下同）； 反向计算每个

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