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卷积神经网络训练过程
2018-06-03 02:17:24
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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，得到输出结果。在反向传播阶段，根据输出结果和真实标签计算损失函数，然后通过梯度下降法更新网络参数，以减小损失函数的值。这个过程会不断重复进行，直到网络收敛或达到预设的训练轮数。
深度学习，神经网络，算法流程
卷积神经网络
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大纲/内容
输入数据
损失函数
卷积层
全连接层
softmax
输出预测值y ̂
标签值y
梯度下降反向传播更新参数
池化层
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Haining Feng
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