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卷积神经网络是如何反向调整参数的？

卷积神经网络反向传播和bp有什么区别

如何理解神经网络里面的反向传播算法

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；（3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。

反向传播算法的思想比较容易理解，但具体的公式则要一步步推导，因此本文着重介绍公式的推导过程。1.变量定义上图是一个三层人工神经网络，layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。

如图，先定义一些变量：表示第层的第个神经元连接到第层的第个神经元的权重；表示第层的第个神经元的偏置；表示第层的第个神经元的输入，即：表示第层的第个神经元的输出，即：其中表示激活函数。

2.代价函数代价函数被用来计算ANN输出值与实际值之间的误差。

常用的代价函数是二次代价函数（Quadraticcostfunction）：其中，表示输入的样本，表示实际的分类，表示预测的输出，表示神经网络的最大层数。

3.公式及其推导本节将介绍反向传播算法用到的4个公式，并进行推导。如果不想了解公式推导过程，请直接看第4节的算法步骤。

首先，将第层第个神经元中产生的错误（即实际值与预测值之间的误差）定义为：本文将以一个输入样本为例进行说明，此时代价函数表示为：公式1（计算最后一层神经网络产生的错误）：其中，表示Hadamard乘积，用于矩阵或向量之间点对点的乘法运算。

公式1的推导过程如下：公式2（由后往前，计算每一层神经网络产生的错误）：推导过程：公式3（计算权重的梯度）：推导过程：公式4（计算偏置的梯度）：推导过程：4.反向传播算法伪代码输入训练集对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Inputlayer）对应的激活值：前向传播：，计算输出层产生的错误：反向传播错误：使用梯度下降（gradientdescent），训练参数：

如何对CNN网络的卷积层进行反向传播

在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。

在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。

如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不是有特殊的应用背景的话，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。

如果题主是在什么地方看到它的源代码并且感到困惑的话，可以贴上源链接一起讨论一下。

的定义和计算公式参考：/link?url=7LE6KImv5IveCM90JcnctlgVY7OgCd7E_G0Yv0vyTfV3P8S3Q_rZU3CM6f0udS-b6ux2w-hejkOrGMkmj8Nqba。

什么是深度学习与机器视觉

深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯