VGG 16前向传播与反向传播公式推导

文章目录 VGG 16 公式推导 前向传递 反向传播 梯度计算 参数更新 VGG 16 公式推导 VGG-16共有13层卷积层，5层池化层和3层全连接层，对前两层全连接网络采用dropout和L2正则化防止过拟合，采用批量梯度下降+Momentum以交叉熵为目标损失进行训练优化。 n l n^l nl—第 l l l层网络节点（卷积核）数目； k p , q l k_{p,q}^l kp,ql​—

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