卷积神经网络训练过程

卷积神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过卷积层、激活函数和池化层进行处理，生成输出结果。在反向传播阶段，根据输出结果和实际标签计算损失函数，然后通过梯度下降法更新网络参数，以最小化损失函数。这个过程会不断重复进行，直到网络达到预定的训练轮数或准确率。在训练过程中，还可以使用一些技巧来提高训练效率，如批量归一化、dropout正则化等。