深度學習之卷積神經網絡CNN（二）訓練方法
CNN的訓練和DNN類似，使用前向傳播得到預測值後，再用反向傳播算法鏈式求導，計算損失函數對每個權重的偏導數，然後使用梯度下降法對權重進行更新。 一、參數初始化 神經網絡的收斂結果很大程度取決於參數的初始化，理想的參數初始化方案使得模型訓練事半功倍，不好的初始化方案不僅會影響網絡收斂效果，甚至會導致梯度彌散或梯度爆炸。 注意參數不能全部初始化爲0，這是因爲在反向傳播時梯度值相同，得到的所有
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