深度学习之卷积神经网络CNN（二）训练方法
CNN的训练和DNN相似，使用前向传播获得预测值后，再用反向传播算法链式求导，计算损失函数对每一个权重的偏导数，而后使用梯度降低法对权重进行更新。html 1、参数初始化算法 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，很差的初始化方案不只会影响网络收敛效果，甚至会致使梯度弥散或梯度爆炸。网络 注意参数不能所有初始化为0，这是由于在反向传播时梯度
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