主模块
规格数据输入（加载，调格式，归一化）
定义网络结构
设置训练参数
调用初始化模块
调用训练模块
调用测试模块
画图
初始化模块
设置初始化参数（输入通道，输入尺寸）
遍历层（计算尺寸，输入输出通道，参数数量，w，b）
设置输出标签数
设置最后一层的神经元数
设置输出神经元的偏置
设置最后一层和输出神经元间的权重
训练模块
计算训练批数（读取样本个数，每批数目）
批循环
读取每批样本
前向传播
反向传播
更新参数
更新误差曲线
前向传播模块
读取层数
遍历层
判断层的类型
＊卷积层:
＊池化层:
＊将特征图组成张量
＊将结果赋值给输出神经元
反向传播模块
计算偏差
计算损失函数
反向传播delta
＊卷积层:
＊池化层:
计算梯度
＊权重:
＊偏置:
计算最后一层和输出神经元间权重的改正值
计算输出神经元偏置的改正值
更新参数模块
寻找卷积层
＊更新权重
＊更新偏置
更新最后一层和输出神经元间权重
更新输出神经元偏置
测试模块
调用前向传播模块
读取输出神经元的结果
准备真值
计算错误率

CNN反向传播算法过程的更多相关文章

  1. 卷积神经网络(CNN)反向传播算法

    在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结.在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度 ...

  2. 反向传播算法-损失函数&激活函数

    在监督学习中,传统的机器学习算法优化过程是采用一个合适的损失函数度量训练样本输出损失,对损失函数进行优化求最小化的极值,相应一系列线性系数矩阵W,偏置向量b即为我们的最终结果.在DNN中,损失函数优化 ...

  3. 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

    在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向 ...

  4. 神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

    神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...

  5. （3）Deep Learning之神经网络和反向传播算法

    往期回顾 在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型.目标函数.优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了.在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定 ...

  6. 深度学习——深度神经网络（DNN）反向传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, ...

  7. 稀疏自动编码之反向传播算法（BP）

    假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项( ...

  8. 循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

    在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Rec ...

  9. LSTM模型与前向反向传播算法

    在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long ...

随机推荐

  1. 第八届极客大挑战 Re

    0x01.Writeup-RE-CM_2 题目: 解题思路: 1.这个是经过xor的,王老师提示说用xortool,于是放进kali,装好之后执行 xortool CM_2.exe -b, 0.out ...

  2. webpack中使用babel

    step one: https://babeljs.io/setup Choose your tool (try CLI) select webpack Step two: npm install - ...

  3. Unix套接字接口

    简介 套接字是操作系统中用于网络通信的重要结构,它是建立在网络体系结构的传输层,用于主机之间数据的发送和接收,像web中使用的http协议便是建立在socket之上的.这一节主要讨论网络套接字. 套接 ...

  4. 19 JavaScript数组 &数组增删&最值&排序&迭代

    关联数组(散列) 关联数组又叫做散列,即使用命名索引. JavaScript数组只支持数字索引. JavaScript对象使用命名索引,而数组使用数字索引,JavaScript数组是特殊类型的对象. ...

  5. 吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 切片和索引

    ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组. import ...

  6. 吴裕雄--天生自然Numpy库学习笔记：NumPy 数组属性

    NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推. 在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(di ...

  7. mqtt.mini.js 使用

    html文件里直接调用 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&qu ...

  8. Day11 - F - A Dangerous Maze LightOJ - 1027

    求期望注意期望的定义,这题我们可以分正负数情况,设所求期望为E 正数: 1/n*x_i 负数:1/n*(E+x_j) 此时概率为1/n,根据期望定义,他回到起点后出去的期望为E,花费回起点的时间为x_ ...

  9. 「SDOI2009」Bill的挑战

    「SDOI2009」Bill的挑战 传送门 状压 \(\text{DP}\) 瞄一眼数据范围 \(N\le15\),考虑状压. 设 \(f[i][j]\) 表示在所有串中匹配到第 \(i\) 位字符且 ...

  10. linux下的npm安装

    curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_10.x | bash - yum install -y nodejs npm in ...