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up主的b站链接霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客 https://blog.csdn.net/m0_37867091?typeblog CNN的历史发展 这一点老师上课的时候也有讲到BP的出现对CNN的发展至关重要 卷积的特性关于具体体现在哪上课老师的ppt讲的非常的明白 目的进行特征提取减少训练过程中需要的参数数量 下面这种图也是非常的好对于理解卷积的过程有很好的理解 需要注意的是
1.卷积核的chanel和输入矩阵的阿chanel是一致的
2.根据卷积的过程也可以知道最后输出矩阵的chanel是卷积核的个数 反向传播中误差的计算softmax/sigmoid 一般是用 交叉熵损失 Cross Entropy Loss来计算误差 权重的更新 常用优化器SGD优化器Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降
缺点1. 易受样本噪声影响2. 可能陷入局部最优解
改进SGDMomentum优化器
