深度學習筆記(六) 之卷積神經網路中的反向傳播

2021-10-08 11:09:32 字數 837 閱讀 7270

老規矩–妹妹鎮樓:

前向傳播公式:

wx + b = out

w是濾波器的引數,x是前一層的輸入,b是偏置項,out是每一層的輸出

濾波器

w[濾波器的編號,濾波器的深度(與x的深度相同),濾波器的高,濾波器的寬]

每乙個濾波器產生乙個特徵圖,這個特徵圖是由該濾波器的每一層和每一層輸入計算內積的和而產生的。

wx + b = out

反向傳播就是為了更新w的值,那麼要更新w的值,就要知道w更新的方向梯度,即dw。

dout是上一層傳下來的梯度,要從上一層傳下來的梯度dout這樣,得到dw,那麼就要乘以out對w自身的梯度,這樣才能將dout轉變為dw。

從公式wx + b = out

中可以看出,out對w求偏導,則dout/dw = x

則dw = dout * x

前向傳播:求所有值的最大值

反向傳播:最大值不變,其他值為0 如:

前向:[1, 3; 2, 2] -> [3]

反向:[3] -> [0, 3; 0 0]

前向傳播:求所有值的平均值

反向傳播:每乙個值為0.5 如:

前向: [1,3;2,2] -> [2]

反向: [2] -> [0.5,0.5,0.5,0.5]

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