C++和opencv 实现CNNmnist 手写数字识别的反向传播算法更新模型参数实现代码

好的，下面是C++和OpenCV实现CNN MNIST手写数字识别的反向传播算法更新模型参数的代码示例：

// 定义CNN的反向传播算法更新模型参数的函数
void backpropagation(CNN &cnn, Mat &x, Mat &y) {
    // 初始化梯度为0
    cnn.grad_w1.setTo(0);
    cnn.grad_b1.setTo(0);
    cnn.grad_w2.setTo(0);
    cnn.grad_b2.setTo(0);

    // 前向传播
    forward(cnn, x);

    // 计算输出层的误差项
    Mat delta2 = cnn.output - y;

    // 计算隐藏层的误差项
    Mat delta1 = (cnn.w2.t() * delta2).mul(ReLU_derivative(cnn.h));

    // 更新参数
    cnn.grad_w2 = delta2 * cnn.h.t();
    cnn.grad_b2 = delta2;

    cnn.grad_w1 = delta1 * x.t();
    cnn.grad_b1 = delta1;

    cnn.w1 -= cnn.lr * cnn.grad_w1;
    cnn.b1 -= cnn.lr * cnn.grad_b1;
    cnn.w2 -= cnn.lr * cnn.grad_w2;
    cnn.b2 -= cnn.lr * cnn.grad_b2;
}

其中，`CNN`是定义了CNN模型的结构体，`Mat`是OpenCV中的矩阵数据类型，`forward`函数是前向传播的实现，`ReLU_derivative`是ReLU激活函数的导数，`lr`是学习率。在函数中，首先将梯度初始化为0，然后进行前向传播，计算输出层的误差项和隐藏层的误差项，最后更新参数。

希望这个代码示例对你有所帮助！