卷积神经网络训练的前向传播阶段

卷积神经网络的前向传播阶段主要分为以下几个步骤：

1. 输入数据：将输入图像通过卷积神经网络的第一层卷积层进行卷积操作，得到一组特征图。

2. 卷积层：对于每个特征图，使用卷积核进行卷积操作，得到下一层的特征图。

3. 激活函数：在每个特征图上应用激活函数（如ReLU）。

4. 池化层：对于每个特征图，使用池化操作对其进行下采样（如最大值池化或平均值池化），得到下一层的特征图。

5. 重复步骤 2-4：重复进行卷积、激活函数和池化操作，直到得到最终的特征图。

6. 全连接层：将最终的特征图展平成一维向量，并通过全连接层将其映射到输出类别上。

7. 输出层：使用softmax函数对全连接层的输出进行归一化，得到每个类别的概率输出。

在训练过程中，通过反向传播算法计算损失函数对各个参数的梯度，然后使用优化算法（如随机梯度下降）来更新参数，不断迭代训练直到达到收敛。