CNN卷积神经网络原理详解(下)反向传播
CNN卷积神经网络原理详解(下)反向传播反向传播前面讲解了卷积神经网络的网络基本架构。我们在实际运算的时候会发现,随着计算次数的增加,我们的输出结果与我们的预期结果会不断的逼近。这是因为网络中的权重参数在不断的调整,那么参数是如何调整的?这就涉及到一个反向传播的问题。反向传播其实是神经网络的一个基础,下面我通过一个简单的示例带大家详细了解一下这个数学过程。前向传播算法...