2025年CNN神经网络算法流程图（cnn神经网络算法流程图怎么做）

科技前沿 • 2025-06-16 11:34 • 阅读 32
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 <p id="34U4EFFO">通过链式法则计算损失对各层权重的梯度是反向传播算法的核心。我们可以用一个简单的神经网络示例来说明这个过程。<br/></p><p id="34U4EFG0">示例：简单的两层神经网络</p><p id="34U4EFG1">假设我们有一个简单的神经网络，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。</p><p><ul><li id="34U4EFH4"><strong>输入层</strong></li><li id="34U4EFH5"><strong>隐藏层</strong>：权重为 1 ，激活函数为</li><li id="34U4EFH6"><strong>输出层</strong>：权重为 2 ，损失函数为</li></ul><br/>一、<strong>前向传播</strong></p><p><ol><li id="34U4EFH7"></p><p id="34U4EFG3"><strong>计算隐藏层输出</strong>：</p><p></li><li id="34U4EFH8">1 = 1</li><li id="34U4EFH9"></p><p id="34U4EFG4">1 = ( 1 )</p><p></li><li id="34U4EFHA"></p><p></li><li id="34U4EFHB"></p><p id="34U4EFG6"><strong>计算输出层输出</strong>：</p><p></li><li id="34U4EFHC"></p><p id="34U4EFG7">2 = 2 1</p><p></li><li id="34U4EFHD"></p><p id="34U4EFG8">2 = ( 2 )</p><p></li><li id="34U4EFHE"></p><p></li><li id="34U4EFHF"></p><p id="34U4EFGA">其中 是输出层的激活函数（例如Sigmoid或Softmax）。</p><p></li><li id="34U4EFHG"></p><p id="34U4EFGB"><strong>计算损失</strong>：</p><p id="34U4EFGC">= Loss ( 2 , )</p><p id="34U4EFGD">其中 是真实标签。</p><p></li></ol>2.<strong>反向传播</strong>计算损失对输出层权重的梯度 ∂ / ∂ 2<ol><li id="34U4EFHH"></p><p id="34U4EFGE"><strong>计算输出层误差</strong>：</p><p id="34U4EFGF">2 = ∂ ∂ 2 ⋅ ′ ( 2 )</p><p id="34U4EFGG">这里， ′ 是输出激活函数的导数。</p><p></li><li id="34U4EFHI"></p><p id="34U4EFGH"><strong>计算权重梯度</strong>：</p><p id="34U4EFGI">∂ / ∂ 2 = 2 ⋅ 1</p><p></li></ol>计算隐藏层权重的梯度 ∂ / ∂ 1<ol><li id="34U4EFHJ"></p><p id="34U4EFGJ"><strong>计算隐藏层误差</strong>：</p><p id="34U4EFGK">1 = ( 2 2 ) ⋅ ′ ( 1 )</p><p>这里， ′ 是隐藏层激活函数的导数。</li><li id="34U4EFHK"></p><p id="34U4EFGL"><strong>计算权重梯度</strong>：</p><p id="34U4EFGM">∂ / ∂ 1 = 1 ⋅</p><p></li></ol>3.<strong>更新权重</strong></p><p id="34U4EFGN">使用计算得到的梯度更新权重：</p><p id="34U4EFGO">2 = 2 − ∂ / ∂ 2</p><p id="34U4EFGP">1 = 1 − ∂ / ∂ 1</p><p id="34U4EFGQ">其中 是学习率。</p><p id="34U4EFGR">通过这个例子，我们看到了如何使用链式法则计算损失对各层权重的梯度。前向传播用于计算输出和损失，而反向传播则利用链式法则将误差从输出层向后传播，以更新每一层的权重。这个过程是深度学习模型训练的基础。</p>
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