用学者的语气，讲解CNN卷积神经网络误差反向传递

好的，让我们来讲解一下CNN卷积神经网络误差反向传递的过程。

首先，我们需要知道CNN卷积神经网络是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的。在训练CNN网络时，我们会给网络输入一组训练数据，然后网络会根据这组数据输出一个预测结果。我们需要通过比较预测结果和真实结果之间的误差来调整网络的参数，以达到更精确的预测结果。而误差反向传递就是用来计算这个误差的。

具体来说，误差反向传递的过程分为两个步骤：前向传递和反向传递。

在前向传递过程中，我们会将训练数据输入到网络中，网络会根据当前的参数计算出一个预测结果。这个预测结果会被和真实结果进行比较，得到一个误差值。

接下来，在反向传递过程中，误差会从输出层开始向前传递，直到到达输入层。在这个过程中，我们需要计算每一层的误差梯度，以便更新网络的参数。

具体的计算方法是通过链式法则将误差梯度从输出层向前传递。在每一层中，我们需要计算出当前层的误差梯度，并将其传递到上一层。这个过程可以通过反向传播算法来实现，具体的计算方法可以参考深度学习的相关书籍。

最后，通过反向传播算法计算出的误差梯度可以用来更新网络的参数，以达到更精确的预测结果。

总之，误差反向传递是CNN卷积神经网络中非常重要的一个步骤，它可以帮助我们计算出网络的误差，并通过更新网络的参数来提高网络的预测精度。