CNN中反向传播算法与abam算法具体步骤

反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练深度神经网络的常用算法。下面是反向传播算法的具体步骤：

1. 前向计算：将输入数据送入神经网络，通过一系列的矩阵乘法和非线性变换（如ReLU、Sigmoid等），计算出网络的输出结果。

2. 计算损失：将网络输出结果与真实标签进行比较，计算出网络的预测误差（即损失函数）。

3. 反向传播：通过链式法则，计算出损失函数对网络各层参数的导数，即梯度。这一步需要从网络输出层开始，逐层向前计算每层的梯度。

4. 参数更新：使用梯度下降等优化算法，更新网络各层的参数，使得损失函数最小化。

Adaptive Batch Normalization (AdaBN)算法是一种针对深度神经网络训练中的批归一化（Batch Normalization，BN）存在的一些问题（如BN对于批次大小的敏感性）进行改进的算法。下面是AdaBN算法的具体步骤：

1. 前向计算：将输入数据送入神经网络，通过一系列的矩阵乘法和非线性变换，计算出网络的输出结果。

2. 计算批归一化参数：对于每个批次，计算出该批次数据的均值和方差，并计算出批归一化的缩放和偏移参数。

3. 反向传播：通过链式法则，计算出损失函数对网络各层参数的导数，即梯度，同时计算出批归一化参数的梯度。

4. 参数更新：使用梯度下降等优化算法，更新网络各层的参数和批归一化参数，使得损失函数最小化。在AdaBN算法中，批归一化参数的更新使用了自适应的方法，以根据不同批次大小的数据自动调整批归一化参数的更新规则。

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CXDB4ABAM-MK长鑫

很抱歉，但我无法理解你的问题。你可以提供更多的上下文或者明确你的问题吗？这样我可以更好地帮助你。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* [【FT2000/4+X100】调试记录2--如何让生成X100固件](https://blog.csdn.net/weixin_38773245/article/details/128476480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [转载：内存的RANK和BANK](https://blog.csdn.net/Crotex_A9/article/details/88676304)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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CXDB4ABAM-MK 长鑫

很抱歉，根据您提供的引用内容，我无法找到与"长鑫"相关的信息。请提供更多具体的信息，以便我能够更好地回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* [【FT2000/4+X100】调试记录2--如何让生成X100固件](https://blog.csdn.net/weixin_38773245/article/details/128476480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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