二维CNN卷积正向与反向推导详解

标题："cnn卷积前后推导" 描述：这篇文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的卷积操作的正向传播和反向传播过程，对于理解和学习CNN的内部工作机制具有重要的指导意义。首先，它以直观的图形和文字相结合的方式解释了二维卷积的过程。在正向传播中，假设有一个3x5x5大小的输入图片，通过一个4x3x2x2的卷积核，输出一个4x4x4的特征图。卷积操作包括卷积核的旋转、在输入图片上滑动并计算相关性，最后累加每一列卷积核的结果并加上偏置。为了优化计算效率，通常会使用矩阵运算SGEMM进行加速。 在反向传播阶段，涉及到梯度的计算。对于偏置项，其梯度可以通过输出图片的梯度和高度、宽度来确定。卷积核梯度的计算则是通过将上层传递的误差矩阵与展开后的输入数据相关计算得到，然后进行适当的旋转以匹配前向操作中的处理方式。输入数据的误差梯度计算则涉及累加同位置的误差。 文章强调了卷积神经网络中的这些核心概念，并提醒读者在实际编程中注意这些细节。整个过程旨在帮助读者理解CNN如何处理图像数据，并掌握其背后的数学原理，这对于深入学习和应用CNN技术至关重要。 这篇博客不仅适合正在学习CNN的新手，也对有一定基础但希望深化理解的读者很有价值。同时，它还强调了版权保护，指出未经博主许可不得擅自转载。通过阅读和理解这个详细的推导过程，读者能够更好地构建和优化自己的深度学习模型。