CS229 6.18 CNN 的反向传导算法

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CS229 6.18 CNN 的反向传导算法

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识. 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积层前向传导,与 pooling 传导到卷积层,如下图所示: 在上图中,层 (l−1)(l−1) 可以为poo…

（六）6.18 cnn 的反向传导算法

本文主要内容是 CNN 的 BP 算法,看此文章前请保证对CNN有初步认识,可参考Neurons Networks convolutional neural network(cnn). 网络表示 CNN相对于传统的全连接DNN来说增加了卷积层与池化层,典型的卷积神经网络中(比如LeNet-5 ),开始几层都是卷积和池化的交替,然后在靠近输出的地方做成全连接网络,这时候已经将所有两维2D的特征maps转化为全连接的一维网络的输入.在前向传导或城中中,也只有两处与传统的 MLP 有所不同,分别是卷积…

UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇稀疏自编…

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:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法我们首先回顾DNN的反向传播算法.在DNN中,我们是首先计算出输出层的$\delta^L$:$$\delta^L = \frac{\partial J(W,b)}{\partial z^L} = \frac{\partial J…

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我…

反向传播算法 Backpropagation Algorithm

假设我们有一个固定样本集,它包含个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则…

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 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…