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卷积神经网络是如何反向调整参数的?

归档日期:04-13       文本归类:发散束卷积法      文章编辑:爱尚语录

  作为机器学习的noob,对卷积神经网络的反向传递调整参数不理解,在程序里是如何调整参数的?在识别mnis数据集的例子里并么有看到有显示的调整参数的过程?这些工作时tensorflow已经做了...

  作为机器学习的noob,对卷积神经网络的反向传递调整参数不理解,在程序里是如何调整参数的?在识别mnis数据集的例子里并么有看到有显示的调整参数的过程?这些工作时tensorflow已经做了吗?谢谢大神不吝赐教

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  计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关

  根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则.

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