神經網絡參數更新公式推導（三）——卷積神經網絡（CNN）

一、引言 與全連接神經網絡不同，卷積神經網絡每一層中的節點並不是與前一層的所有神經元節點相連，而是隻與前一層的部分節點相連。並且和每一個節點相連的那些通路的權重都是相同的。舉例來說，對於二維卷積神經網絡，其權重就是卷積核裏面的那些值，這些值從上而下，從左到右要將圖像中每個對應區域卷積一遍然後將積求和輸入到下一層節點中激活，得到下一層的特徵圖。因此其權重和偏置更新公式與全連接神經網絡不通。通過卷積核

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