卷积神经网络的反向传播的公式

时间: 2023-06-02 09:01:43 浏览: 140
卷积神经网络的反向传播公式可以分为两个部分:误差项的传播和权重的更新。 1. 误差项的传播 首先,计算输出层的误差项: $$\delta_k = (y_k - t_k)f'(z_k)$$ 其中,$y_k$是网络的预测输出,$t_k$是目标输出,$z_k$是输出层的加权输入,$f'(\cdot)$是激活函数的导数。 然后,将误差项传播到前一层: $$\delta_j = f'(z_j)\sum_{k}\delta_k w_{kj}$$ 其中,$\delta_j$是第$j$个隐藏层的误差项,$z_j$是第$j$个隐藏层的加权输入,$w_{kj}$是第$k$个输出层神经元和第$j$个隐藏层神经元之间的权重。 2. 权重的更新 最后,使用误差项来更新权重值: $$\Delta w_{ij} = -\eta \delta_j x_i$$ 其中,$\Delta w_{ij}$是第$i$个输入神经元和第$j$个隐藏层神经元之间的权重更新值,$\eta$是学习率,$x_i$是第$i$个输入神经元的输入。 以上就是卷积神经网络反向传播的公式。在实际应用中,通常会使用批量梯度下降法来更新权重,即将多个样本的误差项求和后再进行权重更新。
相关问题

卷积神经网络反向传播结构和公式解释

卷积神经网络是一种常用的深度学习模型,用于图像识别、语音识别等。反向传播是卷积神经网络中常用的优化算法,用于更新网络中的参数,使得网络的输出与实际值更加接近。 卷积神经网络的反向传播结构和公式如下: 1. 前向传播:卷积神经网络的前向传播是指将输入数据通过卷积层、激活函数、池化层等操作,最终得到输出结果的过程。前向传播过程中,每个神经元都会计算输入数据加权和,并经过激活函数进行非线性变换,输出到下一层。 2. 反向传播:卷积神经网络的反向传播是指通过链式法则,将输出误差从最后一层传递回到前面的各层,求得各层的梯度,并利用梯度下降法更新网络中的参数。反向传播过程中,每个神经元都会计算输出误差对其输入的偏导数,从而得到该神经元的梯度。 3. 损失函数:卷积神经网络的训练过程中,需要定义一个损失函数来衡量网络的输出与实际值之间的差距。常见的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。 4. 梯度计算:对于每个神经元,可以通过链式法则计算其梯度。假设该神经元的输出为y,权重参数为w,偏置参数为b,损失函数为L,则该神经元的梯度可以表示为: ∂L/∂y * ∂y/∂w = ∂L/∂y * x 其中,x表示该神经元的输入。 5. 参数更新:在反向传播过程中,计算得到各个神经元的梯度后,可以利用梯度下降法更新网络中的参数。假设该神经元的权重参数为w,学习率为η,则参数更新公式为: w = w - η * ∂L/∂w 通过不断地反向传播和参数更新,可以使得卷积神经网络的输出更加接近实际值,从而提高模型的准确率。

卷积神经网络CNN反向传播

卷积神经网络(CNN)反向传播是指在CNN训练过程中,通过计算误差反向传播来更新网络的权重参数。具体步骤如下: 1. 前向传播:将输入数据通过卷积层、池化层、全连接层等进行处理,得到输出结果。 2. 计算误差:将输出结果与真实结果进行比较,计算误差。 3. 反向传播:将误差通过网络反向传播,计算各层的误差梯度。 4. 更新参数:根据误差梯度更新网络中的权重参数,使得网络的输出结果更加接近真实结果。 具体来说,反向传播的计算可以分为两个部分:误差反向传播和权重更新。 误差反向传播:对于每个输出节点 $i$,计算其误差 $\delta_i$,即真实输出值与预测输出值的差值。对于最后一层的输出节点,误差可以直接计算得到。而对于其他层的节点,误差需要由下一层节点的误差加权求和得到。具体来说,对于第 $l$ 层的节点 $i$,其误差 $\delta_i$ 可以通过以下公式计算: $\delta_i = f'(z_i)\sum_{j} w_{ji}\delta_j$ 其中,$f'(z_i)$ 表示第 $l$ 层节点的激活函数的导数,$w_{ji}$ 表示第 $l+1$ 层节点 $j$ 到第 $l$ 层节点 $i$ 的权重。 权重更新:根据误差梯度更新网络中的权重参数。具体来说,对于第 $l+1$ 层节点 $j$ 到第 $l$ 层节点 $i$ 的权重 $w_{ji}$,可以通过以下公式进行更新: $w_{ji} = w_{ji} - \eta \delta_j x_i$ 其中,$\eta$ 表示学习率,$x_i$ 表示第 $l$ 层节点 $i$ 的输入值。 通过不断迭代更新网络的权重参数,CNN可以逐渐学习到输入数据的特征,从而实现对图像、语音等复杂数据的分类、识别等任务。
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