caffe學習筆記3從3.1開始主要翻譯一下caffe的官方文件，寫的非常好，忍不住要作一下。本篇翻譯來自caffe官網的：
前向傳播和反向傳播是計算神經網路非常重要的部分。
考慮乙個簡單的邏輯回歸分類問題
前向傳播：通過網路的輸入計算輸出結果的過程，在前向傳播中，caffe整合每一層的計算得到整個模型的計算函式，這個過程是個自底向上的過程，如圖：
資料x通過通過內積層得到g(x),然後通過softmax得到h(g(x))和損失函式（softmax loss）fw(x).
反向傳播網路：根據損失計算梯度，在反向傳播過程中，caffe通過自動求導計算逆向組合每一層的梯度得到整個模型的梯度，在反向傳播中，這個過程是自頂向下的。如圖：
反向過程由loss開始，根據輸出計算梯度dfw/dh (fw對h求導)， 模型中其餘各層的梯度根據鏈式法則計算。每層的引數：如inner_product層，在反饋過程中對引數計算梯度dfw/dwip.
你只需要定義好模型，這些計算就可以立即執行，caffe已經定義好的前向傳播和反向傳播的執行方法。
net::forward()和net::backward()實現整個網路的前向與後向的傳播，layer::forward和layer::backward()計算每一層的前後向的傳播
每一層都有backward_和backward方法適應不同的計算模式。但是，乙個層僅能使用其中的一種模式
前向傳播和反向傳播 複習下前向反向傳播以及計算量
和大佬學習 沐風 googlenet v1的計算量和參數量精算表 zhuanlan.zhihu.com michael yuan 卷積神經網路的複雜度分析 zhuanlan.zhihu.com 以及資料量運算，和運算時間。首先簡單介紹下概念 卷積過程 單個神經元的卷積過程 如上圖，首先從一維擴充套件...
4 2 前向傳播和反向傳播
假設輸入 輸出 快取 從實現的角度來說快取 更容易在不同的環節呼叫函式。向量化實現過程可以寫成 前向傳播需要餵入資料 也就是x來初始化。對於多層神經網路，在計算從第1層到第l層時，只能使用for迴圈來實現。輸入 d 輸出 d d d 所以反向傳播的步驟可以寫成 前四個式子用於實現反向傳播，式子 5 ...
前向傳播和反向傳播 手撕 神經網路反向傳播
神經網路前向傳播一般用於搭建整個神經網路的結構框架，形成整個網路的邏輯通路。反向傳播用於更新每層之間的權重，減少損失，進而提公升 準確度。下面是乙個神經網路的結構圖 第一層是輸入層，包含兩個神經元i1，i2，和截距項b1 第二層是隱含層，包含兩個神經元h1,h2和截距項b2，第三層是輸出o1,o2，...