深度学习作业2：卷积神经网络前向与反向传播实现

"这是一个关于深度学习课程作业的批改标准，主要涉及卷积神经网络（CNN）的前向传播和反向传播实现。" 在给定的文件中，我们可以看到两个关键函数：`conv2d_forward` 和 `conv2d_backward`，它们分别用于CNN的前向传播和反向传播计算。这两个函数都是在Python环境中使用NumPy库编写的，NumPy是处理数组和矩阵计算的强大工具，常用于科学计算。同时，标签提到了CNN，这是一种深度学习模型，特别适合图像识别和计算机视觉任务。 首先，`conv2d_forward` 函数接收以下参数： - `input`：输入数据，一个形状为(n, c_in, h_in, w_in)的4维张量，表示n个样本，每个样本有c_in个通道，高度h_in和宽度w_in。 - `W`：卷积核权重，形状为(c_out, c_in, kernel_size, kernel_size)，c_out是输出通道数。 - `b`：偏置项，形状为(c_out,)。 - `kernel_size`：卷积核大小。 - `pad`：填充大小，用于保持输入的宽度和高度不变。 函数首先对输入数据进行零填充，然后使用NumPy的`convolve`函数执行二维卷积。这里卷积操作是通过将卷积核旋转90度并应用到输入数据上来完成的。对于每个输出通道，都会对所有输入通道进行此过程，并加上偏置项得到最终的输出。 接下来，`conv2d_backward`函数处理反向传播，计算输入梯度、权重梯度和偏置梯度。它首先检查输出梯度的形状是否与前向传播输出一致，然后初始化各个梯度为零。函数的主要部分计算输入梯度和权重梯度，这是通过在输入数据上应用卷积核的转置完成的，类似于前向传播中的卷积过程，但使用了输出梯度来计算。 这里值得注意的是，卷积神经网络的反向传播涉及到链式法则，计算每个参数对损失函数的梯度。在实践中，这些梯度通常用于更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数，这是训练神经网络的关键步骤。 这个作业批改标准覆盖了深度学习中卷积神经网络的基础概念，包括前向传播的实现、反向传播的计算以及如何使用NumPy处理数组操作。这些都是理解和实现CNN模型所必需的基本技能。