卷積神經網絡的訓練

卷積神經網絡的訓練 和全連接神經網絡相比，卷積神經網絡的訓練要複雜一些。但訓練的原理是一樣的：利用鏈式求導計算損失函數對每個權重的偏導數（梯度），然後根據梯度下降公式更新權重。訓練算法依然是反向傳播算法。 我們先回憶一下上一篇文章零基礎入門深度學習(3) - 神經網絡和反向傳播算法介紹的反向傳播算法，整個算法分爲三個步驟： 前向計算每個神經元的輸出值（表示網絡的第個神經元，以下同）； 反向計算每個

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