神經網絡中的損失函數的作用

轉載：https://blog.csdn.net/wmsbeijing/article/details/78765977 cnn進行前向傳播階段，依次調用每個Layer的Forward函數，得到逐層的輸出，最後一層與目標函數比較得到損失函數，計算誤差更新值，通過反向傳播逐層到達第一層，所有權值在反向傳播結束時一起更新。 loss layer 是CNN的終點，接受兩個Blob作爲輸入，其中一個是CN

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