卷积神经网络是如何训练的

king的江鸟 2023-01-13 01:52:16

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卷积神经网络是如何训练的	本课时通过最简单的示例，讲解深度学习参数更新中使用到的数学知识。

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卷积神经网络的训练在上一篇博客中，介绍了卷积神经网络的相关知识，这一节就来介绍卷积神经网络的相关训练方法。由于涉及到各种公式所以部分用手写的方式（字写得不好见谅）。之前提到过，和全连接神经网络相比，卷积神经网络的训练要复杂一些。但是训练的原理是一样的：利用链式求导计算loss函数对每个权重的偏导数（梯度），然后根据梯度下降公式更新权重。训练的算法仍然是BP算法。再复习下BP算法：（这里我涉...

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。...

卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为： 1、网络进行权值的初始化； 2、输入数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值； 3、求出网络的输出值与目标值之间的误差； 4、当...

卷积神经网络学习——第二部分：卷积神经网络训练的基本流程一、序言二、训练流程1、数据集引入2、构建网络(1)四层卷积神经网络(2)两层全连接层网络 3、模型训练4、模型评估三、总结一、序言本文承接第一部分，基于对卷积神经网络网络组成的认识，开始学习如何去使用卷积神经网络进行对应的训练。模型评估作为优化部分，我们将放在第三个部分中再好好讲他的作用以及意义～ ...

卷积神经网络的训练方法记号 卷积神经网络的前向传播损失函数 卷积神经网络的训练

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