这篇博客探讨了深度卷积网络（CNN）的反向传播过程，特别是在多分类任务中，解释了为何Softmax作为输出层优于RBF。文章详细介绍了反向传播算法在CNN中的应用，包括权重和偏置的调整，并提供了MATLAB实现反向传播的讨论。同时，文章解释了反向传播的基本思想，以及其在神经网络中计算误差和更新参数的角色。
如何对CNN网络的卷积层进行反向传播
在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。
在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。
如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不是有特殊的应用背景的话，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。
如果题主是在什么地方看到它的源代码并且感到困惑的话，可以贴上源链接一起讨论一下。
的定义和计算公式参考：/link?url=7LE6KImv5IveCM90JcnctlgVY7OgCd7E_G0Yv0vyTfV3P8S3Q_rZU3CM6f0udS-b6ux2w-hejkOrGMkmj8Nqba。
卷积神经网络是如何反向调整参数的？
matlab如何实现反向传播算法？
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。
其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
