深度學習之卷積神經網絡CNN（二）訓練方法
CNN的訓練和DNN相似，使用前向傳播獲得預測值後，再用反向傳播算法鏈式求導，計算損失函數對每一個權重的偏導數，而後使用梯度降低法對權重進行更新。html 1、參數初始化算法 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，很差的初始化方案不只會影響網絡收斂效果，甚至會致使梯度彌散或梯度爆炸。網絡 注意參數不能所有初始化爲0，這是由於在反向傳播時梯度
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