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  • CNN反向传播

    2018-09-27 17:13:33
    步长的原因:太小计算量大 pad原因:有的数据被利用的太少。加pad可以使得利用率平衡 pad填0:不学习这个   CNN反向传播:    

    步长的原因:太小计算量大   

    pad原因:有的数据被利用的太少。加pad可以使得利用率平衡

    pad填0:不学习这个

     

    CNN反向传播:

     

     

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  • ## 反向传播方向更新w和b的值:反向传播的目的:求损失函数w和b的偏导数,其实也就是求损失函数在w和b方向上的梯度分量,然后用在梯度方向上更新w和b最后是损失函数降到最小。是不是很绕口,你也可以这样理解其实...

    ## 反向传播方向更新w和b的值:

    反向传播的目的:求损失函数w和b的偏导数,其实也就是求损失函数在w和b方向上的梯度分量,然后用在梯度方向上更新w和b最后是损失函数降到最小。是不是很绕口,你也可以这样理解其实反向传播就是去更新参数的一种方法。二话不说先上例子一看就明白:

    > 此例子出自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23270674

    > 注意:每一个小圆圈相当于上面图像中的一个灰度值

    来简单告诉读者推导过程吧(其实就是链式)!

    ![](https://box.kancloud.cn/f18fe4a2a283eaa202cc7ded73135f90_323x254.png)

    先初始化权重和偏置量,得到如下效果:

    ![](https://box.kancloud.cn/95e2376d0ed1fe0f494ca05501679f8f_339x253.png)

    **因为计算向后传播必须现有向前传播所以我们先来计算向前传播:**

    1. 先计算h1 的输入:**net_h1 =w1 \* i1 + w2 \* i2 +b1 * 1**,代入数据可得:net_h1 =0.15\*0.05 +0.2\* 0.1+0.35\* 1=0.3775;

    2. 然后利用logistic函数计算得h1 的输出:out_h1=1 / {1+e^-net_h1 } =1/{1+e^-0.3775 }=0.593269992;

    3. 用同样的方法得out_h2=0.596884378;

    4. 对输出层神经元重复这个过程,使用隐藏层神经元的输出作为输入。这样就能给出o_{1} 的输出:

    ![](https://box.kancloud.cn/d489c9ee07b9fe972699bf0f8e826c4d_753x246.png)

    5. 开始统计所有的误差:

    ![](https://box.kancloud.cn/109481c1ab6620c8ee57c98d16dfce04_641x315.png)

    **计算反向传播**:

    1. 输出层 对于w5,想知道其改变对总误差有多少影响,于是得:dEtotal / dw5![](https://box.kancloud.cn/9795f7b91282c25bef27d1756daf22a3_714x458.png)![](https://box.kancloud.cn/aef1b7511f0c18dcaea15bac46c62ac0_733x698.png)![](https://box.kancloud.cn/0b2eba3b231bb887f7c7af2bded98da9_885x419.png)

    2. 隐藏层![](https://box.kancloud.cn/e87883cd87adea8480124cc661c3ed4a_835x771.png)![](https://box.kancloud.cn/06b337732a4129ff40a87e158f6bf2f9_868x744.png)![](https://box.kancloud.cn/d90a7242e3cb7bf6ad77c6742dd0a90b_859x770.png)![](https://box.kancloud.cn/6d85d32c3d96841699ad8f3b03165d37_910x585.png)

    **最后,更新了所有的权重! 当最初前馈传播时输入为0.05和0.1,网络上的误差是0.298371109。 在第一轮反向传播之后,总误差现在下降到0.291027924。 它可能看起来不太多,但是在重复此过程10,000次之后。例如,错误倾斜到0.000035085。

    在这一点上,当前馈输入为0.05和0.1时,两个输出神经元产生0.015912196(相对于目标为0.01)和0.984065734(相对于目标为0.99)。很接近了O(∩_∩)O~~**

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  • 原文链接:http://jermmy.xyz/2017/12/16/2017-12-16-cnn-back-propagation/
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  • CNN反向传播推导

    千次阅读 2018-03-23 18:23:31
    做CS231n作业碰到要实现CNN,在反向传播部分卡住,找了...参考:Convolutional Neural Networks backpropagation:from intuition to derivation CNN反向传播算法 主要借鉴了这一篇博客,再拜,主要在此为基础上做...

    做CS231n作业碰到要实现CNN,在反向传播部分卡住,找了一些资料仔细推导了一番才得到结果,感觉有一些资料没有写清楚,这里把自己结合资料的推导过程与大家分享。

    参考:Convolutional Neural Networks backpropagation:from intuition to derivation

              CNN反向传播算法 主要借鉴了这一篇博客,再拜,主要在此为基础上做了些完善更易理解。

    回顾DNN反向传播

    在搜索相关资料时,发现有些约定俗成的符号定义,这里用这些定义的符号来回顾一下DNN的反向传播,熟悉这些符号表达以后再进行CNN反向传播的推导。

    其中,求偏导的式子中出现点乘是因为现在不确定activation function的形式,不过激活函数是对矩阵中的每个元素都起作用,所以用点乘。

    对矩阵求一阶偏导得到了另一个矩阵的转置,想看证明可以看看矩阵代数相关的知识。


    CNN反向传播

    CNN的方向传播与DNN中有不少不一样的地方需要我们解决:

            1)pooling layer在前向传播中对输入进行了dowmsample,在进行反向传播需要进行upsample,这与DNN完全不同。

            2)卷积层是一个卷积核与输入进行卷积,最后将所有卷积的结果在depth上叠加得到当前的输出;而DNN中是直接进行矩阵乘法得到当前层的输出。因此卷积层的反向传播也有不同。

            3)对于卷积层,由于W使用的运算是卷积,那么δl推导出该层的所有卷积核的W,b的方式不同。

            上面几个问题就是解决CNN反向传播的关键所在,同时我们要注意到DNN中的al、zl都只是向量,而在CNN中,它们是三位的张量,即由若干个子矩阵组成。

            在研究过程中,需要注意的是,由于每个卷积层可以有多个卷积核,各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的,为了简化算法公式的复杂度,我们下面提到的卷积核都是卷积层中若干个卷积核中的一个。


    卷积层反向传播推导

    \^o^/至此CNN反向传播的推导算是完成啦,接下来手撸CNN大boss。/抱拳

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  • 阅读本文之前,请首先阅读之前讲述的全连接层的反向传播算法详细推导过程: 反向传播算法推导过程(非常详细)已经了解反向传播算法的请自动忽略。1. 卷积层的反向传播废话不说,直接上图:假设输入为一张单通道图像...
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  • CNN反向传播算法

    2018-05-29 17:54:48
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  • CNN反向传播.pptx

    2019-08-08 10:53:46
    包含了BP卷积神经网络的前向和反向传播过程,设计卷积,池化,全0填充,全连接,dropout等处理过程的全面讲解,简单易懂,卷积神经网络入门速成
  • CNN反向传播过程

    2020-11-01 14:54:29
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  • CNN 反向传播推导

    2019-06-14 20:26:53
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  • 深度学习之CNN反向传播

    千次阅读 2018-04-12 17:15:14
    大多数人了解推导的都是全连接层的反向传播公式,全连接层的每一层都可以看作是一个一维向量,其中的元素即代表权重,而CNN中的卷积操作以及池化操作的反向传播,你又了解多少呢?虽然二者思想一致,却又有着诸多...
  • CNN反向传播实现

    2018-12-16 16:32:25
    写了一周多,终于把cnn的前向传播和BP算法写完了,加入了正则化,滑动平均等。。(还是个初学者,很多能有写错的地方) 收货很多,对于tensorflow框架的认识也更深了一些 相比于tensorflow,速度还是慢了很多。。。 ...
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