卷積神經網絡(CNN)學習筆記2：模型訓練

上篇博文主要對CNN的基本網絡結構及連接方式做了簡單的介紹，還介紹了一個界內經典的LeNet-5模型。下面重點介紹CNN模型的訓練過程/參數學習，在閱讀本文之前，最好需要有以下方面的預備知識： 神經網絡基礎（網絡結構，前向/後向傳播方式，**函數等）； 基礎的最優化求解方法（梯度法，牛頓法等）； 機器學習基礎 神經網絡模型常用於處理有監督學習的問題，例如分類問題，CNN也不例外。模型需要一些有標註

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