卷积神经网络训练时如何更新模型参数

在卷积神经网络训练时，通常使用反向传播算法来计算误差对模型参数的偏导数，然后通过梯度下降等优化算法来更新模型参数。具体而言，以下是卷积神经网络训练时更新模型参数的步骤：

1. 前向传播：将输入数据通过卷积层、池化层、全连接层等模块，得到网络的输出结果。

2. 计算损失函数：将网络输出结果与真实标签进行比较，计算出网络的误差。

3. 反向传播：利用误差对模型参数的偏导数，通过链式法则计算出每个参数的梯度。

4. 参数更新：根据梯度下降等优化算法，按照一定的步长更新模型参数。

5. 重复训练：重复以上步骤，直至网络的预测精度满足要求或者达到一定的训练次数。

需要注意的是，为了防止模型过拟合，通常还需要加入正则化项，例如L1正则化、L2正则化等，来约束模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。